姚顺雨后,清华95后庞天宇加入腾讯,任混元「首席科学家」

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1天前

腾讯AI添猛将,95后清华博士庞天宇任混元首席科学家,主攻多模态强化学习。

【导读】继OpenAI大神姚顺雨之后,腾讯AI再添猛将!95后清华「天骄」庞天宇,正式入职腾讯,出任混元首席研究科学家,负责多模态强化学习。腾讯的大模型「梦之队」版图,正在极速扩张。

 

又一位顶尖AI青年学者,加入了腾讯的大模型战队!

 

今天,据社交媒体爆料,前Sea AI Lab高级研究科学家、清华大学博士庞天宇,已正式入职腾讯。

 

 

他将担任腾讯混元「首席/主任科学家」(Principal Scientist)。

 

同时作为Tech Lead,掌舵多模态强化学习(Multimodal RL)的技术研发。

 

这是继不久前OpenAI大神姚顺雨加盟后,腾讯在AI核心人才引进上的又一大动作。

 

如果说姚顺雨的加入是为了并在「推理(Reasoning)」能力上通过System 2思维实现突破,那么庞天宇的到来,则剑指「交互(Interaction)」——解决模型如何在虚拟与现实环境中看懂世界、做出决策。

 

这一波「炸场」的人事变动,似乎预示着腾讯AI战略的「中途岛」时刻已经到来:从跟随转向全面进攻。

 

95后顶尖学霸

 

庞天宇,2007-2013年就读于十一学校直升班以及第一届科学实验班。

 

高中物理竞赛保送至清华大学数理基科班,并于2017年直博清华大学计算机系攻读人工智能专业。

 

2022年博士毕业后前往新加坡Sea AI Lab担任高级研究科学家。

 

他的主要研究方向为可信机器学习以及生成式模型。

 

 

2013年,他进入清华大学数理基科班就读。这个班级以课程难度大、数理基础极度扎实著称,被誉为清华培养学术大师的摇篮。

 

2017年,他从清华大学获得了数学和物理的学士学位。

 

2017年本科毕业后,庞天宇直接在清华计算机系攻读博士学位,师从清华人工智能研究院基础理论研究中心主任、RealAI首席科学家朱军教授。

 

据报道,庞天宇大三才接触AI,一上手的研究就进入了当时AI的「无人区」——AI对抗鲁棒性研究。

 

当时该研究领域还很小众,庞天宇甚至难以找到同行交流。

 

但在读博期间,他就展现出了惊人的战斗力。

 

不仅是ICML、NeurIPS、ICLR等AI顶会的常客,他还横扫了学生时代的几乎所有重量级奖学金:

 

从全球仅10人的「百度奖学金」,到「微软学者奖学金」、「英伟达学术先锋奖」,再到WAIC云帆奖、钟士模奖学金以及CAAI优秀博士论文……这份履历,堪称「金光闪闪」。

 

 

博士毕业后,庞天宇加入新加坡Sea人工智能实验室(Sea AI Lab),担任高级研究科学家。

 

该实验室由颜水成等知名学者领导,曾是东南亚最顶尖的AI研究机构。

 

在此期间,庞天宇持续输出高质量论文,积累了丰富的工业界研究经验。

 

深耕多模态,引用超15000次

 

作为一名年轻的学术大牛,庞天宇在学术界的影响力不容小觑。

 

截至目前,他已在顶级会议和期刊上发表了70余篇论文,谷歌学术引用次数超过15000次。

 

 

他的主要研究方向聚焦于多模态模型的强化学习,具体涵盖了:

 

·生成模型(如Diffusion Models)

 

·理解模型(如VLMs)

 

在腾讯混元团队,他将作为多模态强化学习技术负责人,重点攻坚多模态生成与理解的对齐问题。

 

这对于腾讯庞大的游戏业务和机器人业务而言,无疑是至关重要的核心能力——让AI不仅能「生成」内容,更能「理解」环境并进行交互。

 

腾讯的AI战略

 

随着姚顺雨和庞天宇的相继加入,腾讯的AI战略拼图正变得清晰可见。

 

这不再是过去那种内部「赛马」、各自为战的局面,而是一场由顶尖科学家领衔的「集权攻坚战」。

 

据报道,腾讯高层最新内部讲话:希望AI社交新玩法,重现微信红包的全民热潮。

 

1. 人才策略年轻化

 

腾讯正在摆脱以往依靠老牌学术大牛挂名的模式,转而高薪挖角90后、95后正处于科研巅峰期的「当打之年」科学家。

 

无论是96年左右的姚顺雨,还是95年的庞天宇,他们不仅拥有「清华+海外/顶尖机构」的完美背景,更在OpenAI、Sea等一线战场经历过大模型实战。

 

2. 技术重心升级

 

这两位科学家的研究方向形成了完美的互补:

 

·姚顺雨(Reasoning/Agent):解决模型「怎么思考」,推动复杂任务规划。

 

·庞天宇(Multimodal RL):解决模型「怎么交互」,打通虚拟与现实的决策壁垒。

 

3. 组织架构变革

 

近期,腾讯成立了AI Infra等新部门,并将核心科学家职级大幅提升,直接向总裁汇报。

 

这表明,腾讯正通过「钞能力」和极高的决策权限,试图修正起步稍晚的劣势,集中算力和数据资源,在Agent(智能体)和多模态原生赛道上,实现对DeepSeek、OpenAI的追赶甚至超越。

 

 

AI的下半场,拼的不仅是算力,更是对大模型本质的理解与定义。

 

在这个战场上,腾讯显然已经做好了准备。

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