智东西

作者 | 陈骏达

编辑 | 李水青

智东西 1 月 21 日报道，今天，知名华人 AI 研究员、xAI 联合创始人杨格（Greg Yang）在社交媒体上宣布，因罹患莱姆病，他决定退出 xAI 的日常事务，转为非正式顾问，把重心放在自己的健康上，真正进入 " 创始人模式 "，但这一次是为身体而战。

杨格官宣退居二线的公开信（图源：X 平台）

杨格是知名的数学家和 AI 研究员。在 xAI 和微软研究院工作期间，他一直致力于数学基础与深度学习理论方面的研究，是Grok 的主要架构师之一。

杨格毕业于哈佛大学，获得数学学士和计算机科学硕士学位。本科期间，他的导师是知名华人数学家、菲尔兹奖得主丘成桐。毕业后，他在包括丘成桐在内的两位菲尔兹奖得主推荐下，加入微软研究院，直至 2023 年作为联合创始人创办 xAI。

杨格离职的消息传出后，马斯克第一时间来到评论区问候，他希望杨格尽快好起来，并说道：" 也许 Grok 能找到治疗方法。"

马斯克给杨格送上问候（图源：X 平台）

也有不少 xAI 的 " 战友们 " 来到评论区向杨格送上关心。xAI 一向以高强度工作文化著称，此前有网友在参观 xAI 时晒出全员在办公室搭帐篷过夜的画面。

xAI 办公室里堆满帐篷（图源：X 平台）

在官宣推文中，杨格提到，自己可能很早就患上了莱姆病，但是在全力以赴创建 xAI、长期透支身体、削弱免疫系统之后，症状才开始显现。尽管有人劝说杨格 " 不该把自己逼得那么狠 "，但他称自己依然不后悔：" 正是因为拼得够狠，才更早发现了这个问题。"

一、两度从哈佛休学，本科期间认定要做 AGI

杨格出生于中国湖南省，之后辗转广州、北京等地，在国内完成小学教育后前往美国德克萨斯州休斯敦就读初中和高中，最后在哈佛学院（Harvard College，哈佛大学的本科教育学院）学习数学。

在哈佛学院的第二学年结束时，杨格决定休学并全身心投入音乐事业，接下来的 1 年多时间里，他成为了一名电子舞曲制作人和 DJ。正是在这一时期，他接触到了 AI 的相关思想，并决定将实现 AGI 作为他人生的唯一目标。

大学期间当 DJ 的杨格

休学一年半后，杨格回到哈佛，出版了自己的第一篇论文，但他决定在大四春季学期又休学两年。

在二次休学间，杨格迅速系统学习了数学和理论计算机科学的主要分支，并掌握了 AI 领域的前沿进展，同时也在物理、生物学和神经科学方面达到了熟练水平。

在这一阶段，他痴迷于研究神经图灵机，并借鉴了可微拓扑学中的思路，提出了 "Lie Access Neural Turing Machine（基于李群访问的神经图灵机）"，相关论文发表在 ICLR 上。

最终，在 2017 年，杨格加速完成剩余课程，获得了哈佛大学的数学学士学位和计算机科学硕士学位。

二、随机分配导师遇上丘成桐，学业事业都获加持

在哈佛就读期间，杨格不仅找到了自己热爱的事业，也遇到了一位对他人生经历产生重大影响的关键人物。

在 2022 年接受智源社区采访时，杨格回忆道，每个学期，哈佛数学系会为每个学生随机指定一位学术导师。二次休学归来后，他的导师是获得了 1982 年菲尔兹奖的知名数学家丘成桐。他称，当时他根本没有意识到日后丘成桐带来的影响。

由于看到了杨格的学术潜力，丘成桐开始带他去参加很多学术活动，与博士生和研究者见面交流，甚至还推荐杨格申请摩根奖（Morgan Prize）——这是对本科数学家而言能够获得的最高荣誉。最终杨格获得了提名。

丘成桐的推荐也影响了杨格的职业路径。毕业前杨格原本申请了谷歌大脑的实习，但最后 offer 迟迟未发放。丘成桐提议杨格试试微软，并直接将他引荐给了当时微软的全球执行副总裁沈向洋。

杨格还与当时在微软工作的另一位菲尔茨奖得主 Michael Freedman 建立联系，二人因共同的研究兴趣相谈甚欢，Michael Freedman 也向沈向洋推荐了杨格。

一周后，沈向洋向杨格发出了加入微软的邀请："有两位菲尔茨奖得主推荐你，我要是再拒绝就显得太傻了，不是吗？"

三、主要研究张量程序，希望建立深度学习的 " 万有理论 "

2017 年加入微软后，杨格一直在微软雷蒙德研究院工作。他的研究有一条贯穿始终的主线——一个名为Tensor Programs（张量程序）的理论框架，也就是用数学的语言，建立能够描述和分析神经网络架构的底层编程语言。

在个人网站中，杨格称他的目标是建立一个面向大规模深度学习的 " 万有理论 "，它能够：告诉我们如何以最优方式扩展神经网络的规模，并为这些模型提供稳健、可解释的理论解释，从而为安全性与对齐（alignment）研究提供指导。

这一理论是 " 超参数迁移（hyperparameter transfer）" 范式的基础，使研究者能够对大型神经网络进行高效调参，也就是让在小模型上调好的训练参数，可以 " 直接搬 " 到大模型上用。

在微软研究院工作期间，杨格等人联合 OpenAI 提出了 µTransfer 方法，能进行高效的超参数调整。

不过，在 2023 年 6 月，杨格决定离开微软，加入 xAI 追求 AGI 事业。在 xAI 任职期间，杨格将自己的 µTransfer 方法应用于 Grok 的研究中。

以下是杨格在 X 平台发布的公开信的完整编译：

我一直在与莱姆病作斗争。

（智东西注：莱姆病是一种主要由蜱虫传播的细菌感染，症状包括发热、皮疹、关节痛。早期治疗效果最好，可在几周内康复，但是这一疾病很难发现。若未及时治疗，细菌可侵入关节、神经和心脏，导致关节炎、面瘫、心律异常等长期并发症）

从今天开始，我将从 xAI 的日常事务中退一步，转为一个非正式的顾问角色，把重心放在自己的健康上，真正进入 " 创始人模式 "，但这一次是为身体而战。

症状始于 2025 年初我生病的时候（可能是感冒、流感，或者新冠——我并不确定）。在 " 康复 " 后的几周里，我清楚地感觉到自己精力下降、创造力变弱、行动力不足。此后，我的状态时好时坏，但低谷一次比一次更低。

有时只是无意中吃错了东西，就会让我极度疲惫，需要好几天才能恢复。锻炼之后，全身都会虚弱好几天。有一周时间，我每天睡 12 个小时，却依然无法恢复体力。

莱姆病以难以诊断而闻名，但幸运的是，我有一位非常出色的医生。他怀疑这些症状并非只是心理作用，而是免疫系统出了问题。经过几轮检查和抽丝剥茧式的排查，最终发现我患有莱姆病。

这让我非常意外，因为人们通常认为莱姆病来自蜱虫叮咬（叮咬处会呈现 " 靶心 " 样的红斑），但我完全不记得自己曾被叮过。更可能的情况是，我在很久以前就感染了莱姆病，只是在全力以赴创建 xAI、长期透支身体、削弱免疫系统之后，症状才开始显现。

总体来说，我反而觉得自己很幸运，能这么早发现问题。莱姆病是一种严重的疾病，随着年龄增长会越来越难治疗——很多人在五六十岁才发现，治疗难度要大得多。它也可能极其致残，让患者长期卧床不起。但幸运的是，我目前仍然可以正常生活，照顾好自己的日常起居。

所以，尽管有人说 " 你不该把自己逼得那么狠 "，我依然不后悔。我正是因为拼得够狠，才更早发现了这个问题。现在我可以把它治好，将来反弹时，也能把自己推得更远。

慢性莱姆病在医学文献和公众认知中都仍然缺乏充分理解。对患者来说，这往往是一场孤独的战斗。但我希望分享自己的经历，能让这条路不再那么孤单。

结语：xAI 频现离职

2024 年以来，xAI 已有多名联合创始人离职，分别为 Kyle Kosic（24 年 4 月）、Christian Szegedy（25 年 2 月）和 Igor Babuschkin（25 年 8 月）。

虽然硅谷的人才流动频繁也是正常现象，但联创这一级别的人物离职，仍会引起外界对 xAI 组织内部问题的猜测。再结合近期与 Grok 生成不当内容相关的争议，xAI 这一带有马斯克强烈个人色彩的 AI 独角兽未来会如何发展，仍是未知数。