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最新动态：『英伟达』，整理：新智元
就在刚刚，行踪一向神秘的老黄终于出现了！
他与两位华人在同一地点的合影，登上热搜，而且这次老黄并没有穿着他那标志性的皮衣。
老黄这次「悄悄地」将这两位华人AI大神收入麾下。
两人的评论区都是各种大佬的恭喜，看都看不过来。
上下
通过比对照片背景，我们发现拍摄地点很大概率就在NVIDIA位于加州圣克拉拉总部园区的 「Voyager」大楼。（但尚未获得官方确认。）
老黄的『英伟达』似乎正在酝酿什么大事件？
这两位华人大神的背景都非常硬核，并且共同创办了一家公司Nexusflow，致力于为企业构建智能体。
Banghua Zhu是华盛顿大学电子与计算机工程系（ECE）助理教授，并在计算机科学与工程系（CSE）兼任教职。
他曾在2023年联合创立了Nexusflow AI。
这一次他以首席研究科学家的身份加入『英伟达』的研究部门的Star Nemotron团队。
Star Nemotron团队在『英伟达』专注于企业级智能体构建，算是「专业对口」了。
Jiantao Jiao是加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系（EECS）和统计系的助理教授。同时也是伯克利CLIMB的联合主任，以及BAIR Lab、BLISS和RDI的成员。
值得一提的是，他还是上文提到的Nexusflow的联合创始人兼CEO。
如果继续深挖两位华人专家的背景和经历，也许能得出一个结论。
老黄这次也下场在AI领域「抢人了」。
第一位华人：Banghua Zhu
Banghua Zhu是华盛顿大学电子与计算机工程系（ECE）助理教授，并在计算机科学与工程系（CSE）兼任教职。
他曾在2023年联合创立了Nexusflow AI，致力于为企业级应用场景提供可靠的AI智能体解决方案。
此前，他在加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系（EECS）获得博士学位，师从Jiantao Jiao教授和Michael I. Jordan教授。
并在清华大学获得电气与电子工程学士学位。
凭借着杰出的博士科研工作，他还荣获了伯克利颁发的2023年度David J. Sakrison纪念奖。
他目前的研究方向包括基础模型的理论基础、训练、服务、评估与应用。
此外，他也长期致力于统计学、信息论和机器学习领域，及其在博弈论、稳健统计、强化学习和人机交互等方向的应用。
如今堪称「最权威」LLM评测的LMArena，他就是创始作者之一。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.04132
成果介绍
在模型训练、评估方面和理论基础等研究上，Banghua Zhu的成果颇丰。
在模型训练方面：
Starling-7B
Starling-7B使用团队创建的开源高质量偏好数据集Nectar，以及创新性的奖励模型训练和策略模型微调算法进行训练。
根据Chatbot Arena的评估结果，Starling-7B在所有基于Mistral的7B模型中高居榜首。
Athene系列
Athene-70B：团队首个基于Llama-3-70B微调的模型，在Chatbot Arena上的Elo评分提升了30多分，并显著增强了其多语言能力。
Athene-V2-72B-Chat：基于Qwen-2.5-72B微调而来。作为一个非推理模型，它在Chatbot Arena上的排名仅次于『DeepSeek』 V3和『DeepSeek』 R1，并在MMLU-Pro、GPQA、AIME、IFEval等多个基准测试中直接对标GPT-4o。
Athene-V2-72B-Agent：一款专为函数调用和AI智能体应用场景设计的模型，在复杂的函数调用任务中（尤其是在并行和嵌套调用上）性能超越了GPT-4o。
在模型评估方面：
Huggingface函数调用排行榜：被Llama-3.1技术报告用于评估模型的函数调用能力。
Chatbot Arena：基于人类偏好来评估模型的最可靠平台之一。
Arena-Hard-Auto：一种自动化的基准创建流水线，采用「『大语言模型』即裁判」（LLM-as-a-judge）的模式来快速评估模型性能。
基于代理模型的偏好评估（Preference Proxy Evaluations）：一套高质量的奖励模型评估流水线，用于评估RLHF中的奖励模型，其结果与下游强化学习的最终性能高度相关。
在理论基础方面：
『大语言模型』水印：提出了一种在统计意义上近乎最优的『大语言模型』水印算法。
在模型服务方面：
模型路由与缓存：分析并提出了用于『大语言模型』服务中缓存和模型复用的近乎最优算法，显著提升了推理效率。
S-Lora：提出了一套能够同时服务数千个LoRA适配器的算法与框架——S-Lora。
第二位华人：Jiantao Jiao
Jiantao Jiao是加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系（EECS）和统计系的助理教授。同时也是伯克利CLIMB的联合主任，以及BAIR Lab、BLISS和RDI的成员。
他同时也是上文提到的Nexusflow的联合创始人兼CEO。
此前，他在『斯坦福大学』获得博士学位。
他最近的研究重点是生成式AI与基础模型，涵盖了从数据策管、预训练、有监督微调、指令微调、基于人类反馈的强化学习（RLHF）、模型推理，到构建防御「越狱」和「提示词注入」攻击的安全护栏等全链条技术。
此外，他也对统计机器学习、优化、机器学习系统的隐私与安全、强化学习、机器学习的经济学视角，及其在自然语言处理、代码生成、计算机视觉、自动驾驶和『机器人』️等领域的应用有广泛兴趣。
『英伟达』企业级智能体路线
老黄为何要招募这两位华人？也许老黄不想仅仅只卖GPU！
『英伟达』的下一步是提供端到端的智能体解决方案——软硬通吃。
NVIDIA此前在GTC上推出的Nemotron系列，主打多模态推理、函数调用和工具链接口能力。
细分Nano/Super/Ultra三档算力梯度，旨在给开发者与企业提供「业务级」Agent底座。
这两位华人都是在企业级智能体领域创业多年，并且横跨学术界和产业界，也许正是『英伟达』模型训练急需的人才。
并且，老黄此前就表示过，他真的看好华人，他说：
中国人工智能研究人员是「世界级」的——美国公司正在雇佣「大量」此类人才。
估计是眼看人才都要被抢光了，老黄也赶紧出手了。
如果再结合此前、Meta挖走OpenAI苏黎世团队、小扎还不断挖OpenAI的墙角等事件。
这场AI的抢人大战，也许才刚刚开始。
参考资料：
https://www.linkedin.com/in/prof-jiantao-jiao/
