丘成桐弟子、xAI華人聯創被蜱蟲放倒,還要感謝馬斯克把自己當牛馬?

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xAI的聯合創始人之一楊格(Greg Yang)發布的消息震驚了所有人——
因為在xAI的工作強度太大 , 免疫力下降 , 萊姆病發作 , 他將退出日常工作 , 轉為公司的“顧問” 。

關于萊姆病 , 很多人多多少少知道多少 。 被小小的蜱蟲叮咬 , 就有幾率患上這種細菌性傳染病 。 初期癥狀像感冒 , 頭痛、疲勞 , 出現皮疹 , 后期則是嚴重的頭痛、關節痛、心悸 , 面癱 , 記憶力嚴重減退 , 而且很可能發展成慢性疾病 。
這并非一種很爆裂的疾病 , 但是會一點點蠶食患者的生活 , 很多病人在長久的折磨下也會患上抑郁癥 。
此前患上萊姆病的名人有艾薇兒·拉維尼 , 以及名模貝拉·哈迪德 。 她們患病之后 , 工作和生活也嚴重受到影響 。 艾薇兒更是從大眾視野消失了很多年 , 以至于她回歸之后 , 一直流傳“真正的艾薇兒已死 , 現在的是替身”的陰謀論 。
楊格是xAI的一個關鍵人物 , 他所研究的張量程序 , 是讓模型在擴大的同時規避一些風險的秘訣 。

他的患病退出 , 也讓外界突然一下對AI行業的頂級人才有了某種實感——哪怕是構建再牛的模型 , 背后還是脆弱的人類 , 被一只小蜱蟲就“放倒”了 。
AI行業激進前行的時候 , 某種“狼性文化”也在席卷硅谷 。 加班加點、通宵達旦 , 世界上最聰慧的一群人正在燃燒自己 , 他們被夢想與追求包裹著 , 并不覺得委屈 。 但過勞傷身 , 哪怕是在“偉大使命”面前也沒有例外 。
01
不走尋常路的楊格
楊格出生于湖南 , 在北京讀完小學 , 初中起隨父母前往美國 。
本科的時候 , 楊格順利考入哈佛大學 , 攻讀數學專業 。
本科 , 楊格一讀就是七八年才畢業 。 不是因為他學業出了問題 , 而是因為他喜歡探索 。
在學習之余 , 楊格積極參加各種活動 , 更是一度迷戀上了“打碟” 。
在讀完大二后 , 楊格干脆做起了DJ , 不過最后他意識到自己真正的熱情還是在數學 , 于是一年半之后 , 又回到了哈佛繼續讀書 。

結果讀完春季學期 , 楊格又休學了兩年 。 這次他學了很多東西 , 除了數學和理論計算機科學和人工智能的前沿進展 , 還涉獵了物理學、生物學、神經科學等等 。
而且他還對神經圖靈機燃起了興趣 , 休學期間在ICLR還發了篇論文 , 名為“Lie Access Neural Turing Machine” , 翻譯過來就是用Lie群訪問神經圖靈機 。
神經圖靈機在當時是很火的一個想法 , 由DeepMind的人發明 , 讓神經網絡擁有“外部記憶” , 像傳統計算機的內存一樣 , 能讀寫、移動指針 。
楊格做的事 , 是從數學(特別是Lie群 , 一種連續的、對稱的群結構 , 常出現在拓撲學、微分幾何、可微拓撲中)借來了思路 , 設計了一個新的記憶訪問機制 。
由此 , 楊格體現出了一種思維方式——從數學嚴謹工具切入AI問題 , 試圖給神經網絡的“計算結構”加數學約束 , 讓它更像“可編程的計算機” 。
這種方式也將貫穿楊格后續的研究 。
自學了兩年 , 楊格再次回到哈佛大學讀書 , 這次總算是老老實實讀到了畢業 , 師從著名數學家丘成桐 。 也是在丘成桐的鼓勵下 , 楊格參與并拿到了本科數學領域最高榮譽之一的摩根獎 。

2017年 , 楊格拿到了哈佛大學數學學士學位和計算機科學碩士學位 。
畢業后 , 他沒有讀博 , 選擇直接申請工作 。
當時他已經拿到了谷歌的工作 , 但是丘成桐知道之后說:“谷歌這種很差的公司就不要去了 , 我有個朋友叫沈向洋 , 我馬上給他打電話 。 ”
楊格一去面試 , 其哈佛前五水平的專業能力立刻驚艷到了微軟 , 也給他發了Offer(專門比谷歌多加一塊錢) 。
楊格最終選擇了微軟 , 進入了微軟研究院 。 這屬于破格錄取 , 微軟研究院當時只招收博士生 。
02
張量程序與“萬物理論”
進入微軟研究院之后 , 楊格迎來研究生涯中最突出的貢獻——張量程序(Tensor Programs) 。
他的研究目標 , 是把長期以來更像“經驗活兒”的深度學習 , 拉回到可以被推導、被驗證的科學軌道上 。
在早期的大模型階段 , 訓練成本高得驚人 。 像GPT-3這樣的模型 , 一次完整訓練就要消耗巨量算力和資金 , 這意味著研究者幾乎沒有空間反復試錯 。
很多關鍵決策——參數如何初始化、網絡怎么縮放——只能靠小模型摸索 , 再賭一把能不能在大模型上復現 。
正是在這樣的背景下 , 楊格提出了mμP(maximal update parameterization , 最大更新參數化) 。 這套方法的核心思想很直接:讓模型在不同規模下“學到的東西保持一致” 。

通過mμP , 研究者可以先在只有幾百萬參數的小模型上把超參數調到理想狀態 , 再將這些設置無縫遷移到規模擴大數百倍、數千倍的大模型中 , 而不需要重新試錯 , 性能也不會崩塌 。
這意味著大模型不再是“賭博” , 而可以被系統性設計和放大 。
而這還只能算楊格開發張量程序的“短期目標” 。
張量程序的終極目標 , 是開發大規模深度學習的“萬物理論”(Theory of Everything for Large Scale Deep Learning) 。
這里借用了物理學中“萬物理論”的概念——物理學家追求一個統一框架 , 能同時解釋引力、電磁力、強/弱相互作用等所有基本力 。
楊格用這個比喻來表達他的雄心:希望為大規模(large-scale)深度學習——尤其是像GPT、Grok、Llama這樣參數量巨大、寬度/深度極深的神經網絡——建立一個同樣統一、嚴謹、可預測的數學理論框架 , 讓深度學習從“經驗主導的工程實踐”徹底轉向“可從第一性原理推導的科學” 。
如此野心 , 輪到馬斯克上場了 。
2023年夏天 , 馬斯克攜手創始團隊宣布xAI成立 , 楊格正是12位創始成員之一 。

xAI一成立就喊出要“探尋宇宙本質”的目標 , 也和楊格的“萬物理論”相合 。 當時楊格在X上發帖也提到了這一點 。

在xAI , 楊格的身份是聯創兼任“數學家” , 在這里他繼續將張量程序的研究發揚光大 。
xAI從一開始的目標就不是慢慢做一個還不錯的模型 , 而是要在極短時間內把模型推到非??鋸埖囊幠?, 直接和OpenAI、Google、Anthropic正面硬碰 。
這種情況下 , 最大的問題是會不會在中途翻車、哪些設計一旦錯了就要付出天價代價 。 楊格在xAI扮演的角色 , 正是提前把這些風險篩掉 。
張量程序提供了一種判斷方式:
· 哪些現象是“規模一上去必然會出現的” ,
· 哪些只是小模型里看起來漂亮、但一放大就會消失 。
這讓xAI能把算力集中在真正有長期價值的方向上 , 而不是被短期指標牽著走 。
當公司要做極端激進的模型規模決策時 , 楊格是那個能判斷這條路在數學和工程上是否站得住的人 , 是xAI技術路線的核心決策人 。
03
馬斯克治理下的“狼性文化”
在xAI擔此重任 , 背后是高強度的工作 。
關于xAI的成員有多拼 , 曾經有一個傳言 。 去年7月 , 有人發布了幾張照片 , 照片中辦公室里到處都搭著帳篷 , 發布者聲稱那是xAI的盛況 。
當時正是楊格站出來“辟謠”的 。
但是他的辟謠很有意思 , 先是說圖中的并不是xAI的辦公室 , 隨后跟了一句“xAI的帳篷可比這多多了” 。

很多人都看得出來這只是句玩笑 , 但是玩笑里可能又多多少少包含一些真相——馬斯克治理下 , 公司里工作強度能有多高 , 外界是心里有數的 。
最典型的例子是 , 當初馬斯克突然接手推特(后改名為X) , 這家硅谷著名的“快樂公司”登時變成了戰場 , 一邊是很多員工迅速被裁員 , 另一邊是還留任的員工忙到在辦公室睡覺 。
馬斯克也曾經發文稱 , 因為Grok 4要發布了 , 和xAI的成員一起通宵干活 。

xAI怎么可能不“硬核”?
成立僅僅幾個月 , xAI就推出了Grok 0并開放測試 。 接著在2024年3月份 , xAI發布了Grok-1 , 這是一個有3140億參數的大型開源語言模型 , 在規模上超過了很多同類大型模型 。
在基礎設施方面 , xAI也動作迅速:他們在2024年中宣布在美國田納西州孟菲斯建設名為Colossus的超級計算集群來訓練AI模型 , 并在當年年底甚至更快地將首批約10萬塊Nvidia GPU部署完成 , 整個超算集群的早期部署過程比行業平均速度快很多 。
整個2025年 , Grok迭代三次 , 從Grok 3、Grok 4到Grok4.1 Fast , 而且幾乎每月都有小版本或功能更新 。

而楊格的身體 , 也是在高強度的工作下出了問題 , 下面是楊格公布自己病情的帖子全文:
我一直在與萊姆?。 ↙yme disease)作斗爭 。
我將從 xAI 的日常事務中退下來 , 轉為一個非正式的顧問角色 , 這樣我可以把自己切換到“創始人模式” , 專注把健康這件事搞定——從今天開始 。
癥狀始于 2025 年初我生過一場病的時候(可能是感冒、流感 , 或者新冠 , 我也不確定) 。 在“康復”后的幾周里 , 我明顯感覺到:精力變差了 , 創造力下降了 , 行動力也弱了 。 之后狀態時好時壞 , 但低谷一次比一次更低 。
有時只是誤吃了不合適的東西 , 就會讓我極度疲憊 , 需要好幾天才能緩過來;鍛煉一次 , 整個人會虛弱好幾天;有一周我每天睡 12 個小時 , 依然完全恢復不過來 。
萊姆病 notoriously 難以診斷 , 但幸運的是 , 我遇到了一位非常厲害的醫生 。 他判斷這些癥狀并不是“心理作用” , 而是免疫系統出了問題 。 經過幾輪抽絲剝繭式的檢測 , 我們最終確認:我患有萊姆病 。
這讓我非常意外 , 因為通常認為萊姆病來自蜱蟲叮咬(皮膚上會出現像靶心一樣的紅斑) , 但我完全不記得自己經歷過這樣的事 。 更可能的情況是 , 我很早以前就感染了萊姆病 , 只是一直沒有明顯癥狀;直到我高強度地投入到 xAI 的建設中 , 透支了身體 , 免疫系統被削弱 , 這些問題才浮出水面 。
總體來說 , 我反而覺得自己很幸運 , 能在這個階段發現問題 。 萊姆病是一種很嚴重的疾病 , 越晚發現 , 治療就越困難——很多人在五六十歲才確診 , 處境要艱難得多 。 它也可能讓人喪失行動能力 , 長期臥床;而我現在仍然可以正常生活、自理起居 , 這已經是非常好的結果了 。
所以 , 盡管有人說“你不該把自己逼得這么狠” , 但我并不后悔 。 正是因為我曾經那么拼 , 問題才被提前暴露;現在我可以把它徹底解決 , 等身體反彈回來 , 再把自己推到更高的強度 。
“慢性萊姆病”在醫學研究和公眾認知中都仍然是一個理解不足的領域 。 對很多患者來說 , 這是一場非常孤獨的戰斗 。 希望我的經歷 , 能讓正在承受這一切的人 , 感覺不那么孤單一點 。
可以看到 , 楊格明確表示感染萊姆病可能是早就感染了 , 但正是因為在xAI的高強度工作導致免疫力下降 , 萊姆病才發作的 。
但是楊格認為 , 這其實是“因禍得?!薄皇莤AI高強度的工作 , 也不會早早發現自己有萊姆病 。 早早發現了 , 就可以早早治療 , 而早治療的效果會更好 。
不知道大家是什么感受 , 但筆者總覺得 , 工作太累生了病 , 還要感謝公司讓自己發現自己有病 , 實在是有點太敬業 。
最絕的是馬斯克的回復 , 在楊格的貼文下 , 馬斯克說:

“希望你能快點好起來 。 也許Grok會找到治愈(萊姆?。 ┑姆椒ǎ ?
不愧是老馬 , 這會兒也不忘宣傳Grok 。
xAI的12位創始成員中 , 除了楊格轉為“顧問”之外 , 還有三人已經離職:Christian Szegedy、Kyle Kosic、Igor Babuschkin 。
目前 , xAI的工作仍然在向前進 , Grok 5在路上 , 編程類的產品也在路上 。
楊格正在積極治療中 , 發布了長文公布病情之后 , 他表示心情反而輕松了很多 。 他在X上更新自己做高壓氧艙治療的過程與感受 , 每次要做一個半小時 。

做治療的時候 , 楊格習慣看電影 , 比如《綠皮書》《環太平洋》 , 生活明顯慢了下來 , 但疲憊感仍然如影隨形 。
楊格的消息之后 , 外界最大的一個感觸是:構建AI的人類依然如此脆弱 , 被一只小蜱蟲輕易“放倒”了 。
但寫罷此文 , 更讓我膽寒的是在構建AI的過程中 , 人是如何被異化的 。
優秀如楊格 , 固然有自己的學術理想乃至探索宇宙的追求 , 但不可否認的是 , 當下如此快節奏、密集地、不留一點喘息地AI開發是商業競爭下的產物 。
世界上最聰慧的一群人 , 正在燃燒自己 , 變為AI的燃料 。
【丘成桐弟子、xAI華人聯創被蜱蟲放倒,還要感謝馬斯克把自己當牛馬?】不過沒關系 , 楊格雖然暫時無法堅持了 , 還有很多人才可以 , 對xAI也好 , 對整個AI行業也好 , 又有什么打擊呢?

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