扎克伯格再度出手！Meta从OpenAI挖角华裔天才研究员宋飏

近日，科技界传来重磅消息，Meta公司首席执行官马克·扎克伯格再次从人工智能巨头OpenAI成功挖角了一位华裔顶尖研究员，引发行业震动。

这位研究员正是——宋飏（Yang Song）！

宋飏究竟是何方神圣？

他是一位16岁便以裸分考入清华的少年天才，既是扩散模型崛起的关键推动者，也是攻克扩散模型短板的核心贡献者之一，此前担任OpenAI战略探索团队的负责人。

这一消息确实令人震惊（吃惊脸.jpg）……翻看他本人在𝕏上的最新推文，上个月他还为GPT-OSS的发布而激动不已。

如今，最新动态显示，宋飏已于本月初正式加入Meta的MSL团队，向MSL首席科学家赵晟佳汇报工作。

他被挖角的消息传出后，业内人士纷纷表示惊讶，称他是Meta从OpenAI引进的最强大脑之一，许多OpenAI同事得知他离开后都感到难以置信。

Meta持续从OpenAI挖来众多顶尖人才，他们究竟看重什么？有网友分析，这些人才并非纯粹为金钱所动，“一旦达到一定的财富水平，金钱就不再是决策的主要驱动力”——尤其是对于那些在OpenAI工作三年以上的资深员工。

持续攻克扩散模型短板

宋飏于2022年博士毕业后加入OpenAI，担任研究科学家，历时三年零两个月。

他的核心研究方向聚焦于提升模型处理大规模、复杂多模态数据集的能力，并探索如何让模型在图像、文本、代码等不同模态间实现更高效、智能的交互。

在离开OpenAI前，宋飏是公司战略探索团队（Strategic Explorations Team）的负责人。该团队作为OpenAI组织架构的一部分，自公司成立以来逐步发展，专注于前瞻性研究方向探索，重点拓展模型能力及跨模态数据处理。

在OpenAI期间，宋飏最著名的成果是一致性模型。2023年4月，宋飏、清华校友路橙以及Ilya等人开源了比扩散模型更快、性能更优的一致性模型Consistency Models，仅需3.5秒左右就能生成64张256×256分辨率的图像。

去年10月，宋飏和路橙再次简化了一致性模型，提出改进版的连续时间一致性模型（Continuous-Time Consistency Models），有效解决了早期一致性模型在稳定性和可扩展性上的挑战。

该模型仅用两步采样，就能使生成质量与扩散模型结果相媲美，同时生成速度提升至扩散模型的50倍。他们将连续时间一致性模型的训练规模扩展到前所未有的15亿参数，并实现了在512×512分辨率的ImageNet数据集上的训练。

基于这项研究，在单张A100 GPU上，参数15亿的模型无需任何推理优化，即可在0.11秒内生成一个样本。

这两篇论文和开源代码被广泛引用，成为近两年生成模型领域的明星成果。业内有观点认为，这一方向可能成为“终结扩散模型”的新趋势。

但值得注意的是，在此之前，正是宋飏的研究工作推动了扩散模型如DALL-E 2、Stable Diffusion、Imagen的爆发式发展。

扩散模型崛起的关键人物之一

在加入OpenAI之前，宋飏于斯坦福大学攻读计算机博士，师从斯坦福计算机系副教授Stefano Ermon。这位导师团队曾连续两年获得ICLR杰出论文奖，其中一次的第一作者正是宋飏。

宋飏对扩散模型的早期贡献体现在被NeurIPS 2019接收并做口头报告的工作《Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution》中。当时，GAN仍是主流，但训练困难、采样不全等问题困扰着研究者。

斯坦福大学博士后Sohl-Dickstein受物理学启发，利用扩散原理开发了生成建模算法——类似于墨水在水中扩散的过程，先将复杂图像转化为噪声，再教系统逆转过程生成图像，从而实现完整采样。但当时这种方法训练慢，效果远逊于GAN。

宋飏与导师Stefano Ermon提出新方法，不估计数据概率分布，而是估计分布梯度，最终效果超越了GAN。

有趣的是，宋飏后来坦言：当时他并不了解扩散模型。直到论文发布后，通过Sohl-Dickstein的邮件，他才意识到自己的研究与扩散模型紧密相关。

16岁裸分上清华的少年天才

高中时期，宋飏就展露出在物理和信息学领域的非凡天赋。他就读于江苏省新海高级中学，曾获全国物理奥赛和信息学奥赛一等奖。

14岁时，他在清华推荐生面试中，以一段经典排比句自我介绍：“我是奥赛宋飏，我获得了物理以及信息学的全国一等奖；我是标兵宋飏，我的理想是做一名物理学家，现在我已经自学了高校里的高等数学以及普通物理学；我还是文艺宋飏，我已经通过了钢琴十级考试，在班级的羽毛球对抗赛上，也有我活跃的身影。”最终，他以17位评委全票通过的成绩，入选“清华大学新百年领军计划”。

次年高考，他考出425分的裸分成绩，以连云港市理科状元身份入读清华大学数理基础科学班，这一成绩超出他自身预估，他称“我觉得也就在400分左右吧，完全出乎意料”。

本科期间，宋飏师从清华计算机科学与技术系教授朱军，并与Raquel Urtasun、Richard Zemel等学术大咖合作。2016年，宋飏从清华毕业，获得数学与物理本科学位，随后赴斯坦福深造。读博期间，他曾在微软、Uber、Google实习，博士毕业后即被OpenAI招致麾下。

截至本文推送，宋飏的领英和𝕏页面仍显示为“于OpenAI工作”状态。

One More Thing

现在，宋飏在Meta MSL的上级是赵晟佳。过去十余年，两人缘分不浅——同是清华校友，同在斯坦福师从Stefano Ermon，同在OpenAI共事。如今，两人先后跳槽，成为扎克伯格麾下的重要战将，堪称业界佳话。

参考链接：

[1]https://mp.weixin.qq.com/s/3h_mxCij5_owicnfsHhp_Q

[2]https://www.wired.com/story/meta-poaches-openai-researcher-yang-song/

[3]https://x.com/Yuchenj_UW/status/1971088866095603858

[4]https://www.linkedin.com/in/yang-song-machine-learning/details/experience/

[5]https://openreview.net/pdf/ef0eadbe07115b0853e964f17aa09d811cd490f1.pdf?ref=news-tutorials-ai-research