哦豁，OpenAI奥特曼又痛失一员大将。
Kevin Lu，领导4o-mini发布，并参与o1-mini、o3发布，主要研究强化学习、小模型和合成数据。
下一站是Thinking Machine Lab，OpenAI前CTO Mira Murati出走后新创立的AI公司，估值已达120亿美元。
不完全统计，Thinking Machine Lab已经集结数位OpenAI前核心研究员，包括John Schulman、Barrett Zoph、翁荔等。
从Meta到OpenAI，再离开
Kevin Lu毕业于UC伯克利，主要研究强化学习和离线序列数据建模。
毕业后先后加入Hudson River Trading和Meta，2024年3月加入OpenAI。
入职3个月后领导团队完成了4o-mini，这是一个多模态推理小模型。支持图文输入、长上下文，适合复杂任务；同时速度更快、成本更低。
此外还参与了o1-mini和o3的模型开发。主要擅长的领域应该是小模型和强化学习。
其引用量最高的一篇论文是《决策Transformer：通过序列建模进行强化学习》，引用量2254。
这篇论文发表于2021年，研究团队集结了UC伯克利、Meta AI、UCLA、OpenAI和Google Brain。
这是一个将强化学习问题视为条件序列建模的架构，通过将自回归模型基于期望回报（奖励）、过去的状态和动作进行条件化，决策Transformer能够生成期望回报的未来动作。
近期，Kevin Lu的一篇与他主要研究领域相关的博客还有点出圈：互联网才是唯一重要的技术。
他认为现在对Transformer架构的关注有点过高了，真正重要的还是数据。研究者们应该关注如何从互联网这样的数据源中学习和预测，因为互联网提供了大量序列相关数据，非常适合进行“下一个token预测”。
在少量数据的环境里，Transformer将失去价值。
以及现在强化学习难以实现从GPT-1到GPT-4般的重大突破，应该停止进行强化学习研究，将注意力放在产品开发上。
强化学习的未来可能涉及到新的数据源和奖励机制创新，这可能是AI研究的新方向。
刚刚完成20亿美元种子轮融资
Kevin Lu的下一站Thinking Machine Lab，也是AI领域近期讨论度最高的初创公司之一。
它由OpenAI前CTO Mira Murati联合多位OpenAI前成员成立。
除了Mira本人外，团队核心成员已经覆盖AI领域目前的主要方向：
- John Schulman，OpenAI联创，ChatGPT架构师
- Barrett Zoph，OpenAI前研究副总裁，后训练专家
- 翁荔，OpenAI前AI安全系统负责人，专长AI安全
- Andrew Tulloch，擅长预训练&推理
- Luke Metz，专注后训练
- Alexander Kirillov，OpenAI前多模态研究负责人
- ……
以及新加入的Kevin Lu，擅长小模型和强化学习。
根据LinkedIn信息，Kevin Lu已于7月正式从OpenAI离职。几乎同时，Thinking Machine Lab完成破纪录种子轮融资，估值飙升到120亿美元。
而且在最近激烈的硅谷人才大战中，Thinking Machine Lab独善其身，十几名成员无人接受小扎offer，10亿美元薪酬都拒绝。
不过Thinking Machine Lab目前还未公开任何成果，倒是让人更加期待了。
