智东西8月28日报道，近日，知名华人AI科学家，普林斯顿大学计算机科学系副教授，NLP小组负责人陈丹琦更新了自己Github主页上的邮箱，邮箱后缀已经变为“thinkingmachines.ai”。 今年7月，刚刚成立5个月的Thinking Machines Lab完成了20亿美元（约合人民币143.46亿元）的全球史上最大种子轮融资，投后估值达120亿美元（约合人民币857.87亿元）。这家创企阵容豪华，多位成员曾在OpenAI担任要职，如OpenAI联合创始人、前后训练团队负责人John Schulman，以及前GPT-4o-mini团队负责人Kevin Lu等。 陈丹琦于2008年保送进入清华大学计算机科学实验班（姚班），2012年获计算机科学学士学位，随后赴美国斯坦福大学攻读博士，2018年获计算机科学博士学位，导师为原斯坦福大学AI实验室主任、NLP领域的领先专家Christopher Manning。 这篇论文帮助学界认识到，数据集本身的缺陷回影响模型评估的可信度，是理解早期机器阅读理解研究局限性的里程碑式论文。 这篇论文提出应当重新审视评估标准，强调在对话问答场景中，单一“标准答案”不足以衡量模型真实的理解与对话能力。研究提供了更合理的评估方法，反映模型在多样性、语境理解与对话适应性方面的表现。 她2014年发表的论文“A Fast and Accurate Dependency Parser Using Neural Networks（《一种快速且准确的基于神经网络的依存句法分析》）”是第一个成功的神经网络依存句法分析模型，用于分析句子的语法结构。该工作为谷歌NLP团队后续解析器的研究奠定了基础。 陈丹琦2017年发表的论文“Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions（《通过阅读维基百科回答开放域问题》）” 开启了将信息检索与神经阅读理解方法结合起来，进行开放域问答研究的方向。 该论文重点研究阅读理解和问答任务，在斯坦福大学正式公开后，迅速成为近十年来最受欢迎的博士论文之一。后来，它被中国的NLP研究者翻译成中文，是该领域许多人必读的著作。 陈丹琦目前引用量最高的论文是“RoBERTa：A Robustly Optimized BERT Pretraining Approcah（《RoBERTa：一种稳健优化的 BERT 预训练方法》）”，单篇引用量达3.6万多次。这是她在FAIR期间参与的研究项目之一。 这篇论文让NLP社区认识到，模型架构并非唯一突破口，训练策略与数据规模同样关键。此后许多大规模语言模型（如GPT-3等）都在数据与训练策略上进行了类似优化。 从斯坦福大学毕业后，陈丹琦入职普林斯顿大学。她在普林斯顿大学的个人主页显示，她担任该校NLP小组的共同负责人、语言与智能中心副主任，负责大模型相关的基础研究。陈丹琦还是西雅图Facebook AI研究院（FAIR）的访问科学家。 陈丹琦认为，检索应该在下一代语言模型中发挥基础性作用，以提高其真实性、适应性、可解释性和可信度。她的团队正在积极探索如何构建有效的检索器，以及如何将检索与语言模型相结合，以实现最佳权衡。 此外，陈丹琦还希望通过改进训练方法、数据管理、优化到模型压缩和下游适配等方式，实现大语言模型模型训练和部署的民主化，尤其是在学术界。 近年来，越来越多的AI学者选择投身产业界。从斯坦福大学以人为本AI研究院主任李飞飞休假创业，到MIT教授、计算机视觉领域的领军人物何恺明加盟DeepMind担任杰出科学家，再到如今的陈丹琦，已经形成了一种趋势。 产业界所掌握的海量资金与算力，对顶尖学者无疑具有强大吸引力。随着高校与公司在研究资源上的差距逐渐拉大，学者们或许能够在产业界找到更充分的条件去实现科研构想。我们期待这些学者们，在未来实现更多的创新突破。
