另一位"尧舜禹"也转会了！万联证券
刚刚，谷歌 DeepMind 迎来一位新研究科学家，他叫姚顺宇——
清华大学物理系校友、清华本科特等奖学金获得者、本科时期就登上《Physical Review Letters》的超级学霸。
他的个人主页上明确写道，姚顺宇已于 9 月 19 日离开 Anthropic，并且在 10 天后正式加入谷歌 DeepMind，担任高级研究科学家，继续从事 AI 方面的研究。
在 Anthropic 工作的 1 年时间里，他参与组建了公司的强化学习基础团队，负责了 Claude 3.7 Sonnet 框架，以及 Claude 4 系列背后的基本强化学习理论。
在个人主页的随笔里，姚顺宇用了一句颇为潇洒的话作为告别：
So Ant, it was good with you, but it is better without you : )
在 Anthropic 工作很愉快，但没有你俺会更好
姚顺宇正式入行 AI，其实才不到一年。
去年 10 月，他从伯克利博士后岗位离开，加入了 Anthropic，成为 Claude 团队的一员。
当时 Claude 3.7 Sonnet 的研究工作刚刚启动，而他也参与了自此后的关键强化学习模块搭建。
在随笔中，他不经意透露出 Anthropic 的工作强度——用"超级忙"来形容，一点也不夸张。
姚顺宇表示，其实从加入 Anthropic 后，他就一直想写一篇短文讲讲自己离开物理学转向 AI 研究的心路历程，但因为" Anthropic 的工作强度"，他从未有时间将这些写下来。
直到离开 Anthropic，入职谷歌 DeepMind 的这段 gap 时间，他才抽出空来动笔。
除了忙忙忙忙忙以外，从一个理论物理研究者，突然变成 AI 大模型团队的科学家，这中间还有哪些体悟？
姚顺宇在亲笔文章《My infant year as an AI researcher》中讲得非常坦诚。
首先，他离开求学阶段主攻的物理领域并不是对物理没兴趣。
正因为他曾经如此热爱这个领域，才更清楚它当前所面临的瓶颈：
理论物理学是一个极佳的训练领域：它充满智力挑战，深邃且需要广泛领域的技巧，包括数学、计算机科学（例如复杂性理论）当然还有物理学本身。
然而，这个领域已经多年没有新的实验了。
一个缺乏实验的领域会以多种方式带来问题，例如，很难客观地判断一项理论工作的重要性。也很难仅仅通过系统性的实验来解开分歧 / 困惑。
所以，他还是想找到一个更有利于年轻人的发展方向。
选来选去，就剩下了 AI 和量子计算。
但量子计算还有实验平台这个瓶颈大山摆在面前，所以姚顺宇果断选择了 AI，这个"有趣的类似物理学的研究"。
今天的大模型研究仍处于那个"连神经网络为何有效都说不清楚"的混沌时代，但这并不妨碍它以惊人的速度演化。
这种状态像极了 17 世纪的热力学研究——
当时的人类连"热是什么"都搞不清楚，还在相信燃素说；但依然通过系统实验找到了如波义耳定律那样的关系式，从而一步步发展出热机，最终改变世界。
姚顺宇表示，作为一个物理出身的 AI 研究者，AI 研究目前"不懂原理但能持续找到规律"的感觉，他非常熟悉，也很享受。
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在 Anthropic 打工的一年里，姚顺宇看到自己的研究立刻能对前沿模型的能力产生影响，并见证人们与 AI 的交互方式随新功能出现而发生变化，他感到非常兴奋。
这也是与物理学研究反馈非常不同的一点。
但满足感并不足以让姚顺宇继续在 Anthropic 待下去。
他透露出自己离开的两方面原因：
第一个，是"价值观的根本分歧"，这个原因占到了 40%。
在文章中，他写得非常克制，但态度明确，" Anthropic 的一些态度对中国科研者乃至中立立场的员工来说都极不友好。"
他也强调，Anthropic 的很多同事并不认同这样的立场。
但对于他个人来说，实在无法接受继续以员工身份留在 Anthropic。
剩下的 60% 则涉及 Anthropic 内部的一些细节，他选择不对外公开。
可以感受到，他的决定并非一时冲动，而是深思熟虑后的转身。
对姚顺宇来说，这份为期 1 年的旅程，该结束了。
回顾这一年，姚顺宇感慨万千：与物理学相比，AI 的发展速度简直疯狂，Claude 模型版本已经从 3.7 迭代到了 4.5 ……
大家都爱开玩笑说 AI 一天，人间一年。他惊讶于发生了这么多事，也为此感到非常荣幸。
"但现在，是时候向前看了。"
清华特奖得主、物理学霸姚顺宇
回头看姚顺宇的成长路径，几乎是科研人生理想型。
他本科就读于清华大学物理系，曾拿下过清华本科生特等奖学金（清华授予在校优秀本科生的最高奖学金荣誉）。
但真正让他在本科期间名声大噪的，是他在凝聚态物理领域做出了突破性贡献。
2018 年，姚顺宇在《Physical Review Letters》（国际物理学领域最顶级的学术期刊之一）发表高水平论文，首次在国际上给出了关于非厄米系统的拓扑能带理论，不仅准确预测了相关现象，他还定义了两个新的物理概念。
在物理界，这属于重量级成果。
其研究的含金量之高，可以通过某 211 大学副教授的评价来感受一下：
我们这边即使是教授，也没有能超过姚顺宇同学目前本科期间的物理水平的。
本科毕业后，他赴斯坦福大学继续攻读博士，专注于量子多体混沌、开放量子系统动力学等前沿问题，师从 Douglas Stanford（美国理论物理学家，被同行视为顶尖且有潜力改变物理学发展方向的年轻科学家之一）、Zhenbin Yang（杨振斌，华裔美国科学家，公认的 20 世纪最重要的物理学家之一）等知名学者。
2023 年，在斯坦福求学的姚顺宇和团队提出了" Scramblon Mode "机制，它描述大 N 混沌量子系统中介导蝴蝶效应的 Scramblon 模式，自相互作用和多环路效应研究。
去年博士毕业后，他先是去 UC 伯克利做了会博士后研究，但没几个月就被 Anthropic 喜提走了。
尽管已经离开，姚顺宇仍然表示：" Anthropic 依旧是物理背景 PhD 转行 AI 研究的最佳去处之一。"
主要原因是 Anthropic 招人时对物理背景的人才有所偏好。
其创始人曾经公开表示过，有这种偏好的"部分原因是物理学家学东西非常快"。
在 Anthropic 工作的一年里，姚顺宇完成了从研究到业界、从物理学家到 AI 研究员的角色切换。
不过，根据姚顺宇的博文可以得知，Anthropic 的核心研究员现在已经不再撰写论文了，他并不想让自己的经验和知识在某个特定的公司 / 机构 / 实验室定型。
如今转战谷歌 DeepMind，姚顺宇将把跨界经验带入下一阶段：
在 DeepMind，继续从事 AI 方面的研究。
目前，姚顺宇已经在领英、� �、谷歌学术等多个平台都更新了自己的转会信息。
One More Thing
写到最后，不得不提一嘴另一位清华"尧舜禹"。
那位名字正确写法是"姚顺雨"，学计算机出身，姚班背景，本科时曾任清华联席会主席，还是圈内知名" AI rapper "。
他主导或参与的研究包括 Tree of Thoughts、SWE-bench、SWE-agent、ReAct 等，个人还有一篇超出圈的博文《The Second Half》，宣告了 AI 进入下半场。
今年 8 月底、9 月初，这位同样令人瞩目的少年英才离开待了 1 年的 OpenAI，开启了个人的 AI 下半场。
当初，两位 Shunyu Yao 是清华同届同学。
后来在求学完毕后，二位先后入场大模型。
现在，两人又先后跳槽开启工作新旅程，继续亲身入局，尝试改变 AI 世界的边界。
所以如果哪天你听到有人问："这个方向，Shunyu Yao 做过！"
别急着问是哪个。说不定……人家两人合著呢？（doge）
参考链接：
[ 1 ] https://alfredyao.github.io/posts/2025-10-06.html
[ 2 ] file:///Users/hengknows/Downloads/Shunyu_Yao_CV.pdf
[ 3 ] https://mp.weixin.qq.com/s/e8Bj60-SVdZCphtuuJaKRg
[ 4 ] https://mp.weixin.qq.com/s/OFBL2yAeQEcylHKm-9M7Ng
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— 完 —
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