谷歌CEO皮查伊在X上高调宣布，，，，，Gemini 3 Deep Think在最难的挑战上，，，，，取得了亘古未有的效果。。。 。。
这个项目，，，，，正是姚顺宇加入谷歌后加入的第一个重量级项目。。。 。。
作为谷歌的敌手之一，，，，，xAI的首创人马斯克都禁不住在这条贴文里留下了一句“令人印象深刻”，，，，，皮查伊则回复给他一个“大拇指”心情。。。 。。
然而，，，，，当人们翻看姚顺宇的履历时，，，，，通常都会以为自己搜错名字了。。。 。。
但你没有看错，，，，，姚顺宇简直没有任何盘算机配景，，，，，他自己是一位理论物理学家，，，，，他的博士研究偏向是量子引力和量子信息扰乱。。。 。。
正所谓遇事不决量子力学。。。 。。
当Scaling Law逐渐失效，，，，，AI工业正在履历的一场厘革。。。 。。
真正能给AI带来突破，，，，，带着人们走向AGI的，，，，，或许反而是那群明确用物理，，，，，来明确“智能”这个词笔剖的人。。。 。。
01
这孩子打小就喜欢物理
姚顺宇小时间随怙恃从宁夏来到上海，，，，，就读于浦东新区的上南中学东校。。。 。。初三时，，，，，他在浦东新区物理竞赛中拿了个三等奖。。。 。。
有一说一，，，，，这效果不算特殊亮眼，，，，，我小时间拿过物理竞赛的一等奖。。。 。。
2012年，，，，，姚顺宇以推荐生身份被上海市格致中学提前录�。。。 。。婧蟊阕钕攘怂野愕娜松�。。。 。。
2015年，，，，，他考入清华大学物理系。。。 。。
只不过其时没人能想到，，，，，这个物理系新生，，，，，会在10年后给整个AI界带来不小的震撼。。。 。。
进入清华后，，，，，姚顺宇的体现最先纷歧样了。。。 。。
大二下学期，，，，，当大大都同砚还在为基础课程焦头烂额时，，，，，他已经最先上博士生的凝聚态物理课程。。。 。。
那一年，，，，，姚顺宇被周期驱动系统（Floquet systems）吸引了。。。 。。
这是个极其前沿的研究领域，，，，，涉及重大的数学和物理看法。。。 。。他和导师汪忠教授一起，，，，，写了篇50多页的长文章，，，，，完成了对高维、一样平常对称性下 Floquet周期驱动系统的拓扑分类。。。 。。
这项事情为这一研究偏向建设了完整的理论框架，，，，，是一项很是系统的里程碑式拓扑分类事情。。。 。。
并且，，，，，姚顺宇以第一作者身份，，，，，将这篇论文揭晓在了物理学顶级期刊Physical Review B上。。。 。。
对一个本科生来说，，，，，这险些是不可能完成的成绩。。。 。。
物理系主任王亚愚教授厥后回忆说，，，，，在这门主要面向博士生的课程中，，，，，姚顺宇是十年来给自己印象最深的两名学生之一。。。 。。
但真正让姚顺宇在物理学界着名的，，，，，是他在非厄米系统方面的发明。。。 。。
在清华时代，，，，，他首次在国际上给出了关于非厄米系统的拓扑能带理论，，，，，并准确展望了相关征象。。。 。。
简朴说，，，，，他发明在开放量子系统中，，，，，电子态会神奇地“挤”到质料界线，，，，，这种征象被称为“非厄米趋肤效应”(Non-Hermitian Skin Effect)。。。 。。这个发明倾覆了古板拓扑物理的理论框架。。。 。。
这项事情揭晓在 Physical Review Letters 上，，，，，并获得了编辑推荐。。。 。。
这篇题为《Non-Hermitian Skin Effect and Chiral Damping in Open Quantum Systems》的论文，，，，，厥后被引用近千次，，，，，成为姚顺宇学术影响力最高的作品。。。 。。
2018年11月8日，，，，，清华大学本科生特等奖学金答辩会举行。。。 。。
这是清华授予本科生的最高声誉，，，，，每年全校缺乏十人，，，，，在这之中便有姚顺宇。。。 。。
他也成为了物理系昔时唯一获此殊荣的学生。。。 。。
2019年，，，，，姚顺宇去斯坦福大学读理论与数学物理博士。。。 。。
他的导师是Douglas Stanford和Stephen H. Shenker。。。 。。
前者被偕行以为是最有潜力改变物理生长偏向的顶尖青年科学家，，，，，后者则是弦理论领域的传奇人物。。。 。。
在斯坦福时代，，，，，姚顺宇研究量子引力和量子信息扰乱（quantum scrambling），，，，，这是理论物理中最前沿、也最笼统的领域之一。。。 。。
博士结业后，，，，，他在加州大学伯克利分校做博士后研究。。。 。。阻止现在，，，，，他的总引用次数凌驾5000次，，，，，h指数14。。。 。。
02
一个学物理的凭什么能研究AI?
虽然许多人大学选的专业，，，，，和他们结业出来后找的事情都没有直接关联，，，，，可是像姚顺宇这样一直在钻研物理学的人，，，，，理论上应该找个物理相关的事情。。。 。。
可是姚顺宇偏偏选择了AI。。。 。。
2024年10月，，，，，姚顺宇加入Anthropic，，，，，加入大模子Claude Sonnet框架的研发。。。 。。
一个研究量子引力的物理学者，，，，，凭什么能认真起天下顶尖AI公司的研发事情？？？？？？？
谜底着实不重大。。。 。。
大模子的焦点手艺实质上是数学麋集型的事情。。。 。。训练大模子需要解决高维空间中的优化问题，，，，，这跟物理学中的变分法、统计力学有很深的联系。。。 。。
姚顺宇研究的拓扑物理、非厄米系统，，，，，用的数学工具，，，，，好比概率论、线性代数、张量盘算、动力系统理论，，，，，它们跟深度学习高度重合。。。 。。
更要害的是，，，，，理论物理和机械学习处置惩罚的是统一类问题：高维、非线性、涌现性强的重大系统。。。 。。
统计物理学中的吉布斯漫衍，，，，，就是机械学习中概率推断的理论基础。。。 。。深度神经网络的训练历程，，，，，可以看作是在高维参数空间中找能量最小值，，，，，这跟统计物理中的自由能最小化原理一个原理。。。 。。
近年来越来越多研究批注，，，，，统计物理的工具可以用来明确深度学习中的许多征象。。。 。。
量子多系一切和大模子在数学结构上很相似。。。 。。
在量子物理中，，，，，大宗粒子相互作用时，，，，，会涌现出单个粒子层面无法展望的整体行为。。。 。。
在大模子中，，，，，数十亿个神经元参数相互作用时，，，，，同样会涌现出凌驾预期的效果。。。 。。
事实上现在咱们常说的头脑链推理、上下文学习、指令遵照，，，，，也都是依赖这种涌现的方法才降生的。。。 。。
这种从微观到宏观的涌现征象，，，，，也正是物理学家最善于研究的。。。 。。
因此，，，，，基于物理训练出来的“物理直觉”，，，，，恰恰是AI研究最需要的。。。 。。
从重大征象中笼统出数学模子，，，，，这是物理学家的基本功。。。 。。
在AI领域，，，，，这意味着能明确神经网络的实质，，，，，而不是停留在调参层面。。。 。。
物理学家习惯在差别标准上思索问题，，，，，从微观粒子到宏观宇宙。。。 。。这种跨标准建模的能力对应到AI中，，，，，就是明确从单个神经元到整体的全景图。。。 。。
姚顺宇在斯坦福研究的量子信息扰乱（quantum scrambling），，，，，关注的是量子信息怎样在重大系统中扩散和杂乱化，，，，，这套数学框架跟神经网络中信息的撒播和处置惩罚有相似的结构。。。 。。
那么当他转去做AI相关的研究时，，，，，这些看似笼统的物理理论，，，，，就顺理成章地酿成了明确大模子行为的工具。。。 。。
更直接的联系来自强化学习这个看法自己。。。 。。
姚顺宇在Anthropic主要做强化学习研究，，，，，而强化学习的理论基础自己就源于物理学。。。 。。
最优控制理论恰恰是来自经典力学的变分原理，，，，，路径积分要领直接借鉴量子力学的费曼路径积分，，，，，熵正则化来自统计物理的自由能看法。。。 。。
对一个理论物理学家来说，，，，，这些不是需要学习的新知识，，，，，而是已经内化在头脑方法里的工具。。。 。。
这种从物理到AI的转变，，，，，不是姚顺宇一小我私家的个案。。。 。。
卷积神经网络的发明者杨立昆（Yann LeCun），，，，，在进入AI领域之前，，，，，学的就是工程物理教育。。。 。。
深度学习的涤讪人杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），，，，，他提出的玻尔兹曼机（Boltzmann Machine），，，，，名字就来自统计物理学家路德维希·玻尔兹曼。。。 。。
而这套系统的焦点逻辑，，，，，即是用统计物理中的能量函数来形貌神经网络的状态漫衍。。。 。。
事实上，，，，，姚顺宇在加入Anthropic后，，，，，深度加入了Claude 3.7 Sonnet与Claude 4系列的强化学习�？？？？？？？檠蟹ⅲ钦饬酱Ｗ幽芰υ旧囊π⑺痴�。。。 。。
这不是“跨界”，，，，，而是把物理工具应用到新领域。。。 。。
当AI工业逐渐从“暴力堆算力”的Scaling Law时代，，，，，转向新阶段时，，，，，反而需要这样的物理学者。。。 。。
03
新征程
2025年9月19日，，，，，姚顺宇在小我私家博客上发了篇文章，，，，，宣布脱离 Anthropic。。。 。。
在这篇文章里，，，，，他很坦诚地说明晰去职缘故原由，，，，，并给出了一个准确的比例：40%和60%。。。 。。
40%指的是可以果真的缘故原由，，，，，来自于姚顺宇和Anthropic之间价值观上的冲突。。。 。。
2025年9月5日，，，，，Anthropic在内部文件中把中国列为“adversarial nations”（仇视国家），，，，，并宣布阻止向“中国实体控股的公司”提供AI效劳。。。 。。
姚顺宇在博客中写道：“我强烈阻挡 Anthropic 揭晓的反华言论。。。 。。只管我信托 Anthropic 的大大都人都会阻挡这样的言论，，，，，但我以为我没有步伐继续留在公司。。。 。。”
这段话写得很榨取，，，，，但能看出他的失望和无奈。。。 。。
他特殊强调“大大都人都会阻挡”，，，，，说明他明确这个政策不是来自公司内部的普遍共识，，，，，更多是外部压力和公司高层决议的效果。。。 。。
60%指的是那些涉及“内部的神秘信息”，，，，，不可果真的信息。。。 。。姚顺宇因保密协议无法详细透露。。。 。。
但他强调，，，，，自己“不希望履历与知识受到特定实验室私见的限制，，，，，尤其是在焦点研究已无需依赖论文揭晓确当下，，，，，更需要开放、一律的科研情形”。。。 。。
提及来像是个笑话，，，，，但现真相形就是，，，，，在AI研究日益商业化、关闭化的今天，，，，，学术自由和开放相助正在受到越来越多限制。。。 。。
在博客最后，，，，，他用了句意味深长的话：“It was good with you, but it is better without you.”（和你在一起很好，，，，，但没有你更好）这句话既是对已往一年岁情的一定，，，，，也是对未来蹊径的期待。。。 。。
这件事反应了在全球AI竞争的大配景下，，，，，华裔科学家面临的重大处境。。。 。。
一方面，，，，，美国有天下上最先进的AI研究资源和最优异的科研团队。。。 。。
可另一方面，，，，，受地缘影响，，，，，许多华裔科学家的身份成了职业生长的障碍。。。 。。
但故事没有在去职中竣事。。。 。。脱离Anthropic仅10天后，，，，，姚顺宇就加入了Google DeepMind，，，，，担当高级研究科学家（Senior Staff Research Scientist），，，，，且直接进入焦点Gemini团队。。。 。。
这速率之快，，，，，说明DeepMind早就看中了他的能力。。。 。。
无论是谷歌CEO皮查伊，，，，，照旧DeepMind CEO哈萨比斯，，，，，他俩在国际相助方面接纳磷泣开放的态度。。。 。。
尤其是后者，，，，，他一直在提倡国际相助，，，，，以为AI清静问题需要全球科学家配合起劲。。。 。。
因此，，，，，即便同样受到美国出口管制约束，，，，，谷歌依然没有完全切断与中国研究机构的联系。。。 。。
加入DeepMind后，，，，，姚顺宇连忙投入Gemini团队的事情。。。 。。
仅仅5个多月后，，，，，谷歌就推出了Gemini 3 Deep Think的重大升级。。。 。。
这是姚顺宇加入谷歌后加入的首个项目，，，，，效果足以让整个AI圈震惊。。。 。。文章开头处就提到，，，，，这次更新甚至让马斯克也对其赞美。。。 。。
Gemini 3 Deep Think在多项基准测试中刷新了纪录。。。 。。
好比在ARC-AGI-2测试中，，，，，它抵达了84.6%的效果。。。 。。ARC-AGI是专门测试 AI 的笼统推理能力，，，，，测试的目的是检测AI在面临从未见过的新问题时，，，，，能否识别模式并找到解决计划。。。 。。
这种能力被以为是真正智能的标记，，，，，而不是简朴的模式影象。。。 。。
Gemini 3 Deep Think的效果，，，，，比第二名Claude Opus 4.6的68.8%横跨15%，，，，，比GPT-5.2 的 52.9% 更是横跨30%。。。 。。
在Codeforces编程平台上，，，，，Gemini 3 Deep Think获得了3455分的Elo评分，，，，，抵达“传奇巨匠”(Legendary Grandmaster）级别，，，，，天下排名第8。。。 。。
这意味着在算法竞赛和系统架构方面，，，，，全天下只有7小我私家类程序员能逾越它。。。 。。
在奥林匹克竞赛水平测试中，，，，，Gemini 3 Deep Think在数学、物理、化学三个学科都抵达了金牌水平。。。 。。
更主要的是，，，，，Gemini 3 Deep Think还处置惩罚那些缺乏明确指导原则、谜底不唯一、数据杂乱或不完整的现实挑战。。。 。。
这着实是目今所有AI都面临的短板。。。 。。这些大模子虽然在标准化测试中体现精彩，，，，，但面临真实天下的重大问题时，，，，，往往体现糟糕。。。 。。
虽然我们无法确切知道姚顺宇在Gemini 3 Deep Think项目中详细认真了哪些事情，，，，，但从时间线上看，，，，，他在自己的X上，，，，，第一时间宣布了Gemini 3 Deep Think的宣布。。。 。。
我小我私家以为，，，，，姚顺宇在Anthropic积累的强化学习履历，，，，，以及他作为物理学家对重大系统的明确，，，，，为Gemini团队带来了新的视角和要领。。。 。。
04
两个“Shunyu Yao”的平行宇宙
说到Shunyu Yao，，，，，着实在AI研究圈里，，，，，有两位着名研究者都叫Shunyu Yao，，，，，发音完全一样，，，，，都跟在顶尖的AI公司做研究事情，，，，，也都结业于清华大学。。。 。。
每次有关于“姚顺宇”的新闻，，，，，总有人问：“是哪个姚顺Yu？？？？？？？”
跟本文的主角差别，，，，，另一位姚顺雨是正儿八经的盘算机配景。。。 。。
他是清华姚班结业，，，，，普林斯顿大学盘算机科学博士，，，，，曾在OpenAI事情，，，，，现在已加入腾讯。。。 。。
姚顺雨在AI圈的名气，，，，，要比物理学家姚顺宇更大。。。 。。
他提出的ReAct框架（Reasoning and Acting），，，，，是近年来最有影响力的提醒工程要领之一。。。 。。
这个框架的焦点头脑是让AI“边思索边行动”，，，，，不是先完成所有推理再执行，，，，，而是在推理和行动之间交替举行，，，，，就像人类解决问题时的头脑历程。。。 。。
ReAct论文揭晓于2022年10月，，，，，到2025年已经被引用凌驾4000次，，，，，成了提醒工程领域的经典事情。。。 。。
姚顺雨的另一项主要孝顺是头脑树（Tree of Thoughts）。。。 。。
若是说头脑链是让AI学会了“一步步思索”，，，，，那头脑树就让 AI 学会了“探索多条思绪”。。。 。。
在面临重大问题时，，，，，AI不再只沿着一条路径推理，，，，，而是可以同时探索多个可能的解决计划，，，，，评估每条路径的远景，，，，，然后选择最有希望的偏向深入。。。 。。
姚顺雨在谷歌Scholar上的引用数凌驾15000次，，，，，远高于物理学家姚顺宇的5000次。。。 。。
但我以为这不希奇，，，，，盘算机科学领域的论文引用速率，，，，，原来也要比物理学快得多，，，，，并且姚顺雨的事情更靠近应用层面，，，，，影响规模更广。。。 。。
但引用数不可完全权衡一个科学家的价值，，，，，两个Shunyu Yao都在各自领域做出了主要孝顺。。。 。。
若是说姚顺宇是从“量子力学”出发来研究 AI，，，，，那姚顺雨就是从“让AI像人类一样思索和行动”的角度切入。。。 。。
两小我私家的研究要领、头脑方法、甚至用的数学工具都纷歧样，，，，，但他们都在用自己的方法，，，，，去实现AGI。。。 。。
姚顺雨在腾讯的事情，，，，，现在来看，，，，，是主要集中在agent上的。。。 。。他宣布的论文《CL-bench》，，，，，就是一个用于评估AI agent能力的基准测试。。。 。。
它相当于一个给AGI研究者们明确一个偏向，，，，，只要你的研究效果能在CL-bench上拿高分，，，，，那就说明你靠近AGI。。。 。。
姚顺宇则是更为直接，，，，，由于他以为真正的智能需要明确天下的底层纪律。。。 。。
物理学提供了形貌宇宙运行的数学语言，，，，，从量子力学到统计物理，，，，，从信息论到重大系统，，，，，这些都是构建真正智能系统的理论基石。。。 。。
那么通过物理学，，，，，便可以让AI的智能水平更上一层楼，，，，，靠近AGI。。。 。。
但无论怎样，，，，，没有哪一种要领是唯一准确的，，，，，没有哪一个学科能单独解决所有问题。。。 。。
物理学家的理论洞察和盘算机科学家的工程立异，，，，，都是推动AI生长不可或缺的实力。。。 。。
两个Shunyu Yao，，，，，两条蹊径，，，，，统一个目的。。。 。。
就像集齐龙珠可以召唤神龙一样上海东辰金融科技有限公司，，，，，或许有这么一家公司，，，，，集齐了所有的Shunyu Yao，，，，，那么它也就实现了AGI。。。 。。