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雅

雅各布·乌什科雷特

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机器学习研究员

✨ AI贡献：他作为Transformer论文《Attention Is All You Need》的八位共同作者之一，提出了革命性的自注意力机制，为现代大语言模型奠定了核心架构基础。来源：公开资料（论文署名）

机器学习工程师

学生

Technische Universität Berlin

员工

谷歌

📰 新闻

Transformer架构的共同发明者

2017年，乌什科雷特在谷歌担任研究员时，提出了“自注意力”机制的新思路，这一想法最终催生了Transformer神经网络架构。他是革命性论文《Attention Is All You Need》的共同作者，该架构构成了当今生成式AI的基础。

Transformer AI历史谷歌论文

Transformer架构的奠基人之一

雅各布·乌什科雷特是2017年里程碑式论文《Attention Is All You Need》的共同作者。这篇论文提出了Transformer架构，该架构彻底改变了自然语言处理领域，并成为当今绝大多数大型语言模型（如GPT系列）的核心基础。

Transformer 人工智能自然语言处理论文奠基

Inceptive公司的联合创始人兼CEO

雅各布·乌什科雷特目前是Inceptive Nucleics公司的首席执行官和联合创始人。该公司是一家早期生物科技公司，专注于通过结合大规模实验和深度学习来设计下一代RNA分子，总部位于美国加利福尼亚州帕洛阿尔托。

CEO 创业公司生物科技 Inceptive 联合创始人

🏆 成就

用深度学习破译生命语言，开创RNA药物新时代

雅各布·乌什科雷特于2021年与Rhiju Das共同创立了Inceptive公司，其核心愿景是结合前沿深度学习和可扩展的生物化学实验，来“学习生命的语言”。他旨在设计出像软件一样运行在我们细胞上的新一代RNA分子药物，这代表了一种将人工智能与生物技术深度融合以革新药物研发的深刻洞见。

人工智能生物技术药物研发深度学习 RNA

AI将从根本上改变制药业的工作方式

雅各布·乌什科雷特认为，生成式AI技术将彻底改变制药行业，不仅仅是加速现有流程，而是从根本上改变药物的设计和工作方式。他创立的Inceptive公司正是将深度学习与RNA生物学相结合，旨在创造新一代药物。

AI制药行业变革生成式AI 生物技术

模型架构将变得更简单并由硬件驱动

乌什科雷特持有一种前瞻性观点：他认为未来的AI模型架构实际上会从当前状态变得更简单，并且其发展将更多地由硬件进步驱动，而不是一味地增加模型的复杂性。

AI趋势模型架构硬件驱动简化

🚀 项目

用“生物软件”理念设计未来药物

乌什科雷特提出“生物软件”是医学的未来。在Inceptive，他运用深度学习来扩展RNA和mRNA疗法的视野，将生物设计视为一种软件工程，旨在优化疫苗生产，并实现数量级上更高效的药物发现。

生物软件 RNA疗法药物发现深度学习

“可分解注意力模型”用于自然语言推理

在2016年的EMNLP会议上，乌什科雷特参与提出了“可分解注意力模型”。这是一种用于自然语言推理任务的高效神经网络方法，它通过将句子对之间的比较分解为可并行处理的注意力步骤，提升了模型的速度和性能，展示了其在设计高效AI模型方面的专长。

自然语言推理注意力机制机器学习模型论文方法

📝 简介

从谷歌AI先驱到生物科技创业者

乌什科雷特在谷歌期间不仅共同发明了Transformer，还领导了早期的谷歌翻译和谷歌助手团队。2021年，他离开谷歌，创立了生物科技公司Inceptive，将同样的AI架构和思想应用于生物设计、疫苗生产优化和更高效的药物发现。

职业转型创业 Inceptive 谷歌

从谷歌大脑到生物科技创业的跨界之旅

在创立Inceptive之前，乌什科雷特在谷歌拥有超过13年的深厚技术积累。他早期参与谷歌翻译的开发，后在谷歌大脑进行深度学习研究，并领导了谷歌助手的语言理解团队。这段经历为他将AI技术应用于全新的生物医学领域奠定了坚实的技术和领导力基础。

职业经历谷歌跨界创业技术领导

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