姚顺宇率领谷歌复仇Anthropic，“没有你才更好”

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从清华物理系到Gemini核心：姚顺宇如何用量子力学“重写”AI底层逻辑？

（由多段落组成）

当AI还在卷参数时，一群物理学家悄悄改写了游戏规则。
2025年9月，谷歌CEO桑达尔·皮查伊在X平台高调官宣Gemini 3 Deep Think重大升级——这款被业内称为“AGI临门一脚”的模型，在抽象推理、编程竞技与跨学科解题等硬核测试中全面碾压Claude Opus与GPT-5.2。更令人瞩目的是，马斯克罕见留言“impressive”，皮查伊回以拇指表情。而这场突破背后的关键人物，正是刚加入谷歌DeepMind仅5个月的高级研究科学家姚顺宇（Shunyu Yao）。他的履历却让无数人反复确认：“这真是学物理的？”

没有一行代码出身，却成了AI最前沿的破壁者。
姚顺宇本科就读于清华大学物理系，大二便修完博士生级别的凝聚态物理课程；22岁以第一作者身份在《Physical Review B》发表50页拓扑分类长文，为Floquet周期驱动系统建立首个完整理论框架；24岁在《Physical Review Letters》提出“非厄米趋肤效应”，论文迄今引用近1000次，成为非平衡量子系统研究的奠基性工作。他不是“转行做AI”，而是用十年物理训练锻造出一种稀缺能力：在混沌中识别涌现规律，在高维中构建数学直觉——而这，恰恰是当前大模型遭遇Scaling Law瓶颈后最渴求的底层能力。

为什么顶尖AI公司争抢理论物理学家？答案藏在数学的同一性里。
大模型的本质，是高维非线性系统的统计优化问题。训练神经网络=在亿级参数空间中寻找自由能极小值；注意力机制≈量子纠缠的信息传播模型；强化学习中的熵正则化，直接源自吉布斯分布；甚至思维链（Chain-of-Thought）的涌现特性，与量子多体系统中的集体激发如出一辙。姚顺宇在斯坦福钻研的“量子信息扰乱”（quantum scrambling），描述的正是信息如何在复杂网络中扩散、混叠与重构——这套语言，天然适配大模型内部的信息流建模。当他2024年加入Anthropic主导Claude Sonnet强化学习模块研发时，不是在学新工具，而是在迁移一套已内化的物理思维操作系统。

离开Anthropic，不是退场，而是战略转向。
2025年9月，姚顺宇在个人博客坦率宣布离职，直言反对Anthropic将中国列为“adversarial nations”的政策立场：“我无法在违背科学共同体价值观的环境中继续工作。”仅10天后，他即加盟Google DeepMind，直入Gemini核心团队。这一闪电跳槽，印证了业界共识：在AI安全与开放协作日益成为全球命题的今天，兼具深厚数理根基与国际视野的华裔科学家，正成为跨国AI巨头竞相争夺的战略资源。而Gemini 3 Deep Think的横空出世，正是这种“物理×AI”范式融合的首次规模化验证——它在ARC-AGI-2抽象推理测试中拿下84.6%（超Claude Opus 15.8个百分点），Codeforces编程Elo评分3455分（全球人类程序员仅7人超越），并在IMO级数理化三科全部斩获金牌。更关键的是，它开始真正处理“无标准答案、无清晰指令、数据残缺”的现实世界难题——这正是通往通用人工智能（AGI）的最后一道窄门。

两个“Shunyu Yao”，同名不同路，共赴同一座山峰。
AI圈常有人混淆两位清华出身的Shunyu Yao：一位是计算机科班出身、提出ReAct与思维树（Tree of Thoughts）的腾讯AI Lab科学家姚顺雨；另一位，便是本文主角、用量子引力叩问智能本质的物理学家姚顺宇。前者深耕“如何让AI像人一样行动”，后者探索“智能为何能在宇宙规律中诞生”。他们代表AI发展的两种原生动力：工程落地力与理论解释力。当ReAct框架正在千万APP中调度Agent，姚顺宇的物理模型已在Gemini底层重塑推理架构。二者并无高下，却共同指向一个事实：AGI不会诞生于单一学科的孤岛，而必将崛起于物理学的深邃、计算机的精密与人类价值观的交汇点。

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