Hyung Won Chung

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博士，麻省理工学院，2019年

✨ AI贡献：他作为谷歌大脑研究员，是Transformer架构标志性论文《Attention Is All You Need》的核心作者之一，该工作彻底改变了自然语言处理领域。来源：公开论文署名及谷歌研究团队资料

人工智能研究员

学生

麻省理工学院

员工

OpenAI

员工

Meta Superintelligence Labs

🏆 成就

AI是历史上最强大的杠杆，颠覆价值创造方式

Chung提出，人工智能正在成为历史上最强大的杠杆机制。它超越了传统的人类劳动、资本和代码，开启了复合杠杆的时代，正在从根本上颠覆财富创造和价值创造的方式。这一观点从个体层面延伸至人类文明层面，强调了AI作为一种通用技术的深远影响。

AI杠杆价值创造技术影响文明变革

AI是人类史上最强大的第四种杠杆

Hyung Won Chung提出，AI是人类历史上继劳动力、雇佣、资本/程序/自动化之后的第四种，也是最强大的杠杆。这一观点将AI置于人类生产力发展的宏观历史框架中，强调了其颠覆性的潜力。

AI影响社会变革生产力历史杠杆

AI将重塑教育的未来愿景

Chung对GPT-4o在教育领域的演示印象深刻，认为它展示了AI如何彻底重新定义教育。他指出，我们距离实现教育的真正价值还很远，而GPT-4o是迈向为每个人提供完全个性化教育的重要一步。这体现了他对AI技术社会影响的深刻思考。

AI教育个性化学习 GPT-4o 技术愿景

📰 新闻

OpenAI o1系列模型的核心贡献者

Hyung Won Chung是OpenAI o1-preview（2024年9月）、o1（2024年12月）和Deep Research（2025年2月）模型发布的核心贡献者。他在OpenAI的研究专注于推理和智能体，并领导了Codex mini模型的训练工作。

OpenAI o1 推理模型核心贡献

创建BrowseComp：浏览智能体基准测试

Chung参与创建了BrowseComp，这是一个简单但具有挑战性的基准测试，用于衡量智能体浏览网页的能力。该基准包含1,266个问题，需要持续在互联网上导航以寻找难以找到的、信息交织的答案。它类似于编程竞赛之于编码智能体，旨在衡量智能体在寻找信息时的持久性和创造力。

基准测试智能体 BrowseComp 研究产出

📝 简介

从Google Brain到OpenAI的顶尖AI研究之路

Hyung Won Chung拥有MIT博士学位，职业生涯横跨顶级AI研究机构。他先在Google Brain工作，致力于解决阻碍模型规模化的瓶颈，包括构建JAX大规模训练系统（T5X）、训练大模型（如PaLM）以及指令微调（Flan系列）。2023年加入OpenAI ChatGPT团队，专注于推理和智能体研究，是o1-preview、o1和Deep Research等里程碑项目的核心贡献者。2025年7月加入Meta Superintelligence Labs。

职业轨迹 Google Brain OpenAI Meta 核心贡献者

从Google Brain到OpenAI再到Meta的顶尖AI研究之路

Hyung Won Chung的职业生涯横跨了全球顶尖的AI研究机构。他在MIT获得博士学位后，加入Google Brain，致力于解决阻碍模型规模扩展的瓶颈，参与了T5X训练系统、PaLM大模型以及Flan系列指令微调模型的工作。2023年，他加入OpenAI，成为o1、o1-preview和Deep Research等核心项目的奠基贡献者，专注于推理和智能体研究。2025年7月，他转投Meta超级智能实验室。这条轨迹清晰地勾勒出一位顶尖AI科学家在最前沿领域的探索路径。

职业轨迹 Google Brain OpenAI Meta AI研究

与Jason Wei一同从OpenAI跳槽至Meta引发关注

2025年7月，Hyung Won Chung与知名研究员Jason Wei（思维链CoT作者）一同从OpenAI离职加入Meta，被外媒报道为扎克伯格挖走的“最强技术人才”之一。他们的Slack账号被停用，这一人才流动事件凸显了顶级AI公司之间激烈的人才竞争。

人才竞争职业变动 Meta OpenAI Jason Wei

💬 名言

关于AI发展速度的应对策略

“AI is developing at such an overwhelming pace that it is hard to keep up. Instead of spending all our energy catching up with the latest development, I argue that we should study the change itself.” —— Hyung Won Chung 在斯坦福CS25演讲中提出，面对AI的飞速发展，与其疲于追赶，不如深入研究变化本身。

AI发展研究方法论斯坦福演讲行业洞见

Jason Wei对Chung能力的评价

Jason Wei曾评价道：“我深深佩服Hyung Won Chung识别新范式并完全抛弃任何沉没成本的能力。在2022年底，他意识到了强化学习的力量，并从此一直倡导它。” 这反映了Chung在快速发展的AI领域中所具备的关键特质：敏锐的洞察力和果断的行动力。

人物评价洞察力强化学习范式转变

🚀 项目

通过Transformer架构史理解AI未来

Chung在斯坦福的演讲中提出了一种理解AI未来的方法：深入研究Transformer架构的早期历史。他主张聚焦于每一项技术发展的动机，以及它们如何随着计算资源的增加而变得不那么重要。这种“高度主观”的分析方法，旨在将过去和现在连接成一个统一的视角，从而让预测未来走向变得更具可操作性。这是一种从历史演变中提取规律，而非盲目追逐热点的系统性思考方式。

研究方法技术史 Transformer 未来学