繼OpenAI大神姚順雨之后，騰訊AI再添猛將！95后清華「天驕」龐天宇，正式入職騰訊，出任混元首席研究科學家，負責多模態(tài)強化學習。騰訊的大模型「夢之隊」版圖，正在極速擴張。

又一位頂尖AI青年學者，加入了騰訊的大模型戰(zhàn)隊！

今天，據(jù)社交媒體爆料，前Sea AI Lab高級研究科學家、清華大學博士龐天宇，已正式入職騰訊。

他將擔任騰訊混元主任研究員。

同時作為Tech Lead，掌舵多模態(tài)強化學習（Multimodal RL）的技術研發(fā)。

這是繼不久前OpenAI大神姚順雨加盟后，騰訊在AI核心人才引進上的又一大動作。

如果說姚順雨的加入是為了并在「推理（Reasoning）」能力上通過System 2思維實現(xiàn)突破，那么龐天宇的到來，則劍指「交互（Interaction）」——解決模型如何在虛擬與現(xiàn)實環(huán)境中看懂世界、做出決策。

這一波「炸場」的人事變動，似乎預示著騰訊AI戰(zhàn)略的「中途島」時刻已經(jīng)到來：從跟隨轉(zhuǎn)向全面進攻。

95后頂尖學霸

龐天宇，2007-2013年就讀于十一學校直升班以及第一屆科學實驗班。

高中物理競賽保送至清華大學數(shù)理基科班，并于2017年直博清華大學計算機系攻讀人工智能專業(yè)。

2022年博士畢業(yè)后前往新加坡Sea AI Lab擔任高級研究科學家。

他的主要研究方向為可信機器學習以及生成式模型。

2013年，他進入清華大學數(shù)理基科班就讀。這個班級以課程難度大、數(shù)理基礎極度扎實著稱，被譽為清華培養(yǎng)學術大師的搖籃。

2017年，他從清華大學獲得了數(shù)學和物理的學士學位。

2017年本科畢業(yè)后，龐天宇直接在清華計算機系攻讀博士學位，師從清華人工智能研究院基礎理論研究中心主任、RealAI首席科學家朱軍教授。

據(jù)報道，龐天宇大三才接觸AI，一上手的研究就進入了當時AI的「無人區(qū)」——AI對抗魯棒性研究。

當時該研究領域還很小眾，龐天宇甚至難以找到同行交流。

但在讀博期間，他就展現(xiàn)出了驚人的戰(zhàn)斗力。

不僅是ICML、NeurIPS、ICLR等AI頂會的常客，他還橫掃了學生時代的幾乎所有重量級獎學金：

從全球僅10人的「百度獎學金」，到「微軟學者獎學金」、「英偉達學術先鋒獎」，再到WAIC云帆獎、鐘士模獎學金以及CAAI優(yōu)秀博士論文……這份履歷，堪稱「金光閃閃」。

博士畢業(yè)后，龐天宇加入新加坡Sea人工智能實驗室（Sea AI Lab），擔任高級研究科學家。

該實驗室由顏水成等知名學者領導，曾是東南亞最頂尖的AI研究機構。

在此期間，龐天宇持續(xù)輸出高質(zhì)量論文，積累了豐富的工業(yè)界研究經(jīng)驗。

深耕多模態(tài)，引用超15000次

作為一名年輕的學術大牛，龐天宇在學術界的影響力不容小覷。

截至目前，他已在頂級會議和期刊上發(fā)表了70余篇論文，谷歌學術引用次數(shù)超過15000次。

他的主要研究方向聚焦于多模態(tài)模型的強化學習，具體涵蓋了：

· 生成模型（如Diffusion Models）

· 理解模型（如VLMs）

在騰訊混元團隊，他將作為多模態(tài)強化學習技術負責人，重點攻堅多模態(tài)生成與理解的對齊問題。

這對于騰訊龐大的游戲業(yè)務和機器人業(yè)務而言，無疑是至關重要的核心能力——讓AI不僅能「生成」內(nèi)容，更能「理解」環(huán)境并進行交互。

騰訊的AI戰(zhàn)略

隨著姚順雨和龐天宇的相繼加入，騰訊的AI戰(zhàn)略拼圖正變得清晰可見。

這不再是過去那種內(nèi)部「賽馬」、各自為戰(zhàn)的局面，而是一場由頂尖科學家領銜的「集權攻堅戰(zhàn)」。

據(jù)報道，騰訊高層最新內(nèi)部講話：希望AI社交新玩法，重現(xiàn)微信紅包的全民熱潮。

1. 人才策略年輕化

騰訊正在擺脫以往依靠老牌學術大牛掛名的模式，轉(zhuǎn)而高薪挖角90后、95后正處于科研巔峰期的「當打之年」科學家。

無論是96年左右的姚順雨，還是95年的龐天宇，他們不僅擁有「清華+海外/頂尖機構」的完美背景，更在OpenAI、Sea等一線戰(zhàn)場經(jīng)歷過大模型實戰(zhàn)。

2. 技術重心升級

這兩位科學家的研究方向形成了完美的互補：

· 姚順雨（Reasoning/Agent）： 解決模型「怎么思考」，推動復雜任務規(guī)劃。

· 龐天宇（Multimodal RL）： 解決模型「怎么交互」，打通虛擬與現(xiàn)實的決策壁壘。

3. 組織架構變革

近期，騰訊成立了AI Infra等新部門，并將核心科學家職級大幅提升，直接向總裁匯報。

這表明，騰訊正通過「鈔能力」和極高的決策權限，試圖修正起步稍晚的劣勢，集中算力和數(shù)據(jù)資源，在Agent（智能體）和多模態(tài)原生賽道上，實現(xiàn)對DeepSeek、OpenAI的追趕甚至超越。

AI的下半場，拼的不僅是算力，更是對大模型本質(zhì)的理解與定義。

在這個戰(zhàn)場上，騰訊顯然已經(jīng)做好了準備。

參考資料：

https://xhslink.com/m/lGSaMidNL9

文章來源：新智元。