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Jason Wei

苏黎世联邦理工学院理学博士 2012年

✨ AI贡献：他作为谷歌大脑研究员，通过开创性论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》系统提出了思维链方法，显著提升了大语言模型的复杂推理能力。来源：论文公开资料及媒体报道

计算机科学家

学生

苏黎世联邦理工学院

🏆 成就

链式思维推理是提升大模型推理能力的关键方法

Jason Wei 是链式思维（Chain-of-Thought）推理方法的主要发明者之一。该方法通过训练AI模型以逐步、分步的方式处理复杂查询，从而显著提升了大型语言模型的推理能力。这项研究最初在Google Brain进行，已成为理解大模型如何执行复杂任务的基础性工作。

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大语言模型的涌现能力随规模扩大而出现

Jason Wei 参与撰写了《大型语言模型的涌现能力》这篇重要论文。该研究指出，当语言模型规模扩大到一定程度时，会展现出在较小模型中未观察到的能力，例如多步推理、代码生成等。这一发现为“缩放定律”提供了实证支持，并推动了AI领域对模型规模化的持续追求。

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AI研究的三大定律框架

Jason Wei提出了理解AI未来发展的三大核心定律：1) 验证者定律：AI解决任务的难易度与验证其答案的难易度成正比。可验证的任务将最先被AI攻克。2) 智能商品化定律：智能将成为商品，获取知识或进行推理的成本和可及性将趋近于零。3) 锯齿边缘：AI能力边界是不规则且不可预测的，某些看似简单的任务可能出奇地困难。这为预测AI自动化进程提供了框架。

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大语言模型的六大直觉：预测下一个词即多任务学习

Jason Wei阐述了对大语言模型（LLM）的六大核心直觉。其中最关键的是：预测下一个词的简单任务，在结合海量数据后，本质上是一种大规模多任务学习。模型通过这个单一目标，可以隐式地学习语法、词汇语义、世界知识、情感分析、翻译等多种传统NLP任务。这解释了为什么看似简单的预训练目标能产生如此强大的通用能力。

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AI研究是“最大性能领域”

Jason Wei认为AI研究是一个“最大性能领域”，这意味着你只需在工作的某一方面非常出色就能成为世界级专家。只要你能产生开创性影响（例如训练出最佳模型、开创新范式或创建广泛采用的基准），即使你在相邻技能上能力不足也无妨。成功的关键在于职业生涯中最好的五项工作，而不是平均水平。模仿榜样在此领域是危险的，因为成功者的某些行为可能因其独特身份才有效。

研究方法论职业发展成功哲学 AI社区

享受的研究聚焦通用思想与AGI

Jason Wei总结了他享受的研究类型：关注通用思想、展现思想领导力或影响社区、以及致力于实现通用人工智能（AGI）。他避免任务特定、社区不感兴趣或存在致命弱点可能快速过时的研究。这反映了他的研究哲学——追求具有广泛、持久影响力的根本性突破，而非短期、狭隘的优化。

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💬 名言

链式思考的核心价值

“链式思考（CoT）可以用于任何任务；CoT是通用的；CoT是思想上的进步。”——Jason Wei在回顾其开创性论文《Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models》时，强调了CoT方法的普适性和思想性价值，而不仅仅是其技术实现。

链式思考 AI推理通用性思想进步

关于自我改进AI与快速起飞的观点

“我们还没有能够自我改进的AI，即使未来造出来了，它也不会快速自我改进。” Jason Wei在2025年7月表达了对AI能力“快速起飞”论的谨慎态度。他认为当前AI尚不具备真正的自我改进能力，并且驳斥了AI能力会突然指数级爆发的观点，这为AI安全讨论提供了来自一线研究者的务实视角。

AI安全技术预测 AGI 审慎乐观

“AI研究是一个追求最大性能的领域”

Jason Wei 在思考中提出“AI研究是最大性能领域”的观点，强调在这个领域，微小的性能提升可能带来巨大的实际价值差异，因此研究者需要不断追求极限性能，而不是满足于平均水平的改进。

研究哲学性能追求 AI发展方法论

🚀 项目

通过指令微调扩展语言模型能力

Jason Wei 是《扩展指令微调语言模型》论文的核心作者之一。该方法通过使用多样化的指令任务对预训练模型进行微调，使模型能够泛化到未见过的任务上，成为“零样本学习者”。这项工作为后来ChatGPT等模型的指令遵循能力奠定了基础。

指令微调零样本学习模型泛化 AI训练方法

📰 新闻

Jason Wei的关键成就与身份

Jason Wei是一位美国AI研究员，目前任职于Meta超智能实验室。他曾在OpenAI（2023-2025）共同创建了o1和深度研究模型。更早之前在谷歌大脑工作，其研究帮助普及了链式思考、指令微调和涌现现象。他是AI领域具有重要影响力的年轻研究者之一。

人物简介职业经历研究成果 AI研究员

📝 简介

从强化学习怀疑者到坚定支持者的转变

在OpenAI工作期间，Jason Wei 经历了研究理念的转变。他最初对强化学习持怀疑态度，但后来成为该方法的“坚定支持者”，认为强化学习对于训练或改进AI模型至关重要。这一转变体现了他在面对证据时调整观点的科学态度。

研究演变强化学习科学态度 OpenAI

从强化学习中领悟的人生哲学

Jason Wei在成为强化学习的“死忠”后，将其核心原则应用于生活。他指出，就像强化学习强调“在策略”学习（从自身行动和环境的奖励中学习，而非单纯模仿他人轨迹）一样，人生初期通过“模仿学习”起步（如学校教育）是合理的，但毕业后应转向探索自己的道路，发挥自身独特优势，从自己的经历中学习，而不是一味模仿他人的成功路径。

人生哲学强化学习个人成长跨学科思考

从强化学习中领悟的人生教训：做自己的策略

Jason Wei分享了他沉迷于强化学习研究后获得的人生启示。他将人生早期比作“模仿学习”（如上学的模仿阶段），但成年后，过度模仿他人的成功路径可能适得其反。真正的成长类似于强化学习的“策略学习”：你需要采取自己的行动，并从环境（生活）给予的“奖励”中学习，发挥自己独特的优势，而不是一味复制他人的轨迹。

人生哲学强化学习个人成长方法论