MIT天才博士刚毕业，就被前OpenAI CTO抢走！年薪或300万起步

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文章摘要

肖光烜，一位毕业于MIT的天才博士，近日宣布加盟Thinking Machines，专注于大模型预训练的研究。这位清华双学位学霸的职业生涯起步于多项学术荣誉，包括清华大学综合优秀奖学金和国家奖学金。他的学术背景涵盖了计算机科学和金融学，并在斯坦福大学进行了访问研究，随后在MIT攻读博士学位，师从韩松教授。

在MIT期间，肖光烜的研究聚焦于深度学习的高效算法与系统，特别是大规模基础模型。他的博士论文《Efficient Algorithms and Systems for Large Language Models》为解决大模型的显存爆炸、推理速度和长上下文处理三大难题提供了创新方案。论文中提出的SmoothQuant技术通过数学变换实现了无损量化，显著降低了显存需求并提升了推理效率。此外，StreamingLLM技术发现了“注意力汇点”现象，使得模型能够处理百万级token的上下文长度，进一步拓展了多模态应用的可能性。

肖光烜的研究成果不仅限于理论创新，还涵盖了工业实践。他在Meta和英伟达的实习期间，开发了高效注意力机制和长上下文推理加速技术。例如，DuoAttention通过混合检索与流式注意力头，优化了显存使用；XAttention则利用反对角评分机制，加速了预填充过程。这些技术为实际应用场景提供了可行的解决方案。

肖光烜的加盟也引发了关于科技公司人才争夺的讨论。Thinking Machines为技术员工提供的平均年薪高达46.25万美元，远超OpenAI和Anthropic的薪资水平。这一现象凸显了硅谷对顶尖人才的激烈竞争，尤其是在大模型和人工智能领域。尽管薪资水平与Meta等巨头仍有差距，但Thinking Machines的高薪酬策略反映了其对技术创新的高度重视。

肖光烜的研究和职业选择不仅展示了个人的学术成就，也为大模型的高效化和普惠化提供了重要贡献。他的工作从理论到实践，构建了一套完整的框架，为下一代AGI的发展奠定了基础。与此同时，科技公司的高薪争夺战也揭示了行业对稀缺人才的极度需求。