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研究員張鼎懷宣佈已離開xAI強化學習崗

研究員張鼎懷發文稱,自己已離開xAI一段時間。他寫過去一年是職業生涯中最緊張、回報也最高的階段,工作集中在前沿模型的後期訓練規模化:穩定性、大規模訓練和規模效率。

他本科就讀北京大學數學系,在Mila跟隨Yoshua Bengio攻讀博士,期間在Apple機器學習研究和Meta FAIR工作,畢業後任微軟新英格蘭研究院高級研究員,隨後加入xAI。

在xAI,他做強化學習穩定性、強化學習規模化以及編程強化學習的超大規模訓練。預訓練結束後,要用強化學習把推理、編程和智能體能力繼續往上拉,並讓數千到上萬張圖形處理器連續跑數日或數週而不崩潰、不突然劣化。

Grok 4.5發佈時,他寫過自己推動強化學習穩定性和能力的基礎算法改動,日夜迭代基礎設施,並執行真正前沿規模的大規模訓練。該模型被定位爲編程與智能體任務,訓練使用數萬張英偉達GB300,強化學習覆蓋數十萬項多步軟件工程任務。

他感謝通宵作戰室和系統崩潰後把訓練重新拉起來的同事,稱團隊推進快、出問題就鑽進去,直到系統重新工作。其學術工作還包括生成模型、概率方法和讓模型在強化學習中自行調整課程的研究。

市場機制上,買單的是要在編程智能體上追趕對手的實驗室算力預算,賣出的是能把大規模強化學習跑穩的少數研究員工時。事件由人員流動驅動,資金從合併後的平臺流向仍能挖走後期訓練骨幹的對手;受益的是下一家能開出崗位的實驗室,承壓的是要把Grok編程能力繼續往上推的訓練排期。

來源:公開信息

ABAB AI 解讀

後期訓練已經從“再加一輪人類反饋”變成“讓上萬卡連續跑幾周還不崩”。張鼎懷走的是這條線上的穩定性與規模效率,不是又一個寫提示詞的崗位。Grok 4.5把編程和智能體寫成賣點,依賴的就是他參與的那類大規模強化學習。人走了,排期還在。

資本路徑是合併後的平臺用算力和作戰室換模型版本,研究員用一年高強度換履歷上的前沿規模訓練。SpaceX與xAI合併後已有聯合創始人和預訓練、編程方向骨幹連續離開。錢從合併估值進入集羣,人從集羣流向下一張名片。後期訓練人才的清算速度,快於模型版本號的發佈速度。

對標的是OpenAI編碼團隊被挖、DeepMind強化學習組分流,以及芯片公司把編譯器核心工程師挖到下一家晶圓廠。行業處在預訓練同質化、後期訓練分化的階段:大家都有大模型,比的是強化學習能否在真實工程任務上穩定放大。誰留不住跑過大訓練的人,誰就把下一版的方差交給新人。

結構上屬於技術替代。機制是:當能力增量從語料堆砌改到強化學習規模,稀缺資源從數據工程師改成能讓訓練不崩的人。系統可以炸,排期不能停,於是作戰室成爲生產方式。人離開後,留下的是基礎設施和下一場還沒跑完的大訓練。

ABAB News · 認知定律

  1. 模型能放大,前提是訓練先不崩

  2. 作戰室能出版本,也能出離職信

  3. 後期訓練的人一走,排期比權重更難補