大厂们，已经开始抢高中生了。

近日，17 岁的高中生陈广宇在社交平台宣布，自己已经离开月之暗面（Kimi）。他写道：" 在 Kimi 的过去一年是我人生中最美好的一年。能与如此出色且支持我的同事们共事并向他们学习，我深感感激。"

他没有解释原因，也没有公布接下来的去处或打算，只在末尾感谢 kimi 团队相信并愿意聘用当时 16 岁的他，并留下一句 " 还有更多事情值得探索 "。

陈广宇第一次出圈，是今年三月。他与月之暗面研究员张宇、苏剑林共同署名的论文《Attention Residuals》发布，三人被列为同等贡献的共同第一作者。论文提出的 AttnRes 及其工程化方案 Block AttnRes，后来成为 Kimi K3 的重要底层技术之一。

同一时间，硅谷投资人 Deedy Das 在社交媒体上提及了一名让他印象深刻的 17 岁年轻人，称其手握五份来自 AI 公司的工作邀约，每份年薪都超过 100 万美元，折合人民币约 700 万元。由于年龄与经历存在相似之处，外界将这一消息与陈广宇联系起来，这位来自深圳的少年再次出圈。

入职 kimi 的时候，陈广宇还是一名高中生。

2025 年 11 月，16 岁的陈广宇以机器学习研究员实习生的身份加入 Kimi，当时他还在读高三。他在 Kimi 参与的第一项关键工作，是对注意力残差架构的工程化落地。

这项工作想法最初源于 Kimi 研究员苏剑林。苏剑林长期在个人博客上写数学推导，2026 年春节前后，他读到 DeepSeek 的一篇论文后冒出一个念头：传统残差连接把每层的信息无差别地累加，能不能让当前层按需选择从前面的哪些层读取多少信息？

简化版很快写了出来，效果很好。但完整版需要保存每一层的信息并在设备间传递，训练团队认为，当时的 Kimi 根本负担不起。

后来，张宇和陈广宇提出了 Block AttnRes，把模型的 93 层网络切成 8 个层块，块内保留低成本的局部累加，跨块只保存一份汇总表示，把显存和通信开销压到了可接受的量级。

据《晚点 LatePost》报道，当时距离 K3 预期发布只剩四个月，临时更换架构可能推迟训练。CEO 杨植麟最终拍板，同意推迟 K3 开训时间，为团队留出验证窗口。最终，Block AttnRes 把额外开销控制在 5% 以内，并换来了约 20% 的训练效率提升。

2026 年 3 月，论文《Attention Residuals》发布。共同第一作者名单上，陈广宇与苏剑林、张宇并列。苏剑林是 RoPE 旋转位置编码的提出者，张宇是 Kimi Linear 架构的第一作者。陈广宇，一个 17 岁实习生的名字，排在这两个人旁边，瞬间在 AI 圈内引发大量关注。这篇论文还被马斯克转发，评论 " 令人印象深刻 "。

2026 年 7 月，Kimi K3 发布，总参数量 2.8 万亿，AttnRes 成为支撑它的两项底层架构更新之一，陈广宇的名字也留在了 Kimi K3 的 " 地基 " 里。

离职帖发出后，Kimi 团队研究员杜雨伦在评论区写道，两人有过几次长谈，得知陈广宇离开 " 很难过，也很令人心碎 "，但在这个年纪，" 尽可能探索和追随新的好奇心，可能是对他最好的选择 "。

评论区 Anthropic 研究员 Sholto Douglas 问他：" 计划还是卡内基梅隆大学吗？要不要来旧金山一起工作？" 陈广宇回复 " 我正要去湾区 "，随后又用一个简短的 "no : ) " 否认了评论中有人对他将加入 Anthropic 的猜测。

就在离职帖之前，硅谷投资人 Deedy Das 发了博文，称：" 今天遇到一个孩子，14 岁就自学了人工智能，当时几乎不会说英语。在一家顶尖的 AI 公司实习了一年，飞越半个地球在美国排名前十的学校读本科，两周后退学。17 岁就收到了来自旧金山顶尖 AI 实验室的五个年薪 100 万美金以上的 offer。传统教育已经死了，如今的孩子们天生就不同。"

17 岁、一年实习、百万美金 offer…… 很快有人将其与陈广宇联系了起来。后来 Deedy Das 转述那名少年想去旧金山的理由时，写了一句话：" 那里的人都很厉害，也在做自己想做的事情。我只想学习，完全不在乎钱。"

陈广宇 2009 年出生于深圳，2026 年高中毕业，没有奥赛金牌，没有跳级经历，也没有从小写代码的底子。

2024 年读高一时，15 岁的陈广宇做了一个在当时看来颇为冒险的决定，他决心暂停那些 " 只为申请而做 " 的事，开始大量读 AI 论文。他的学习非常简单，就是把论文下载下来上传给 Gemini，一段一段地问，遇到数学推导就追问到真正弄懂为止。他在博客里把 Gemini 称作 " 导师 "。

2025 年 5 月，他把对线性注意力的理解写成一篇技术博客发在网上，账号当时只有二十来个关注者。但线性注意力是一个足够垂直的领域，全球真正做这个方向的人并不多。那篇博客被 DeltaNet 的关键贡献者之一、MIT 博士生杨松琳回复，随后被硅谷初创公司 Tilde Research 的 CEO 看到，主动联系他给了实习机会。

2025 年 7 月，16 岁的陈广宇独自飞往加州帕洛阿尔托，在办公室每天待 15 个小时，参与内存优化混合专家模型 MoMoE 项目。硅谷实习结束后，他只向 DeepSeek 和 Kimi 投了简历。

月之暗面做了一个在常规招聘框架里不太常见的决定：鉴于他尚未满法定年龄，公司与家长等多方沟通后，以实习形式先将他纳入团队，待 18 岁后再办理正式入职。

2025 年 11 月，16 岁的陈广宇以机器学习研究员实习生的身份加入了 Kimi。

过去，大型科技公司招聘研究人员，往往会重点考察学历、论文、实验室经历和工作履历。博士学位并非所有研究岗位的硬性要求，但在基础模型研究领域，系统的数学训练和长期科研经验仍然具有重要价值。

如今，开源社区、技术博客和公开论文正在为人才发现提供更多入口。一个人即使还没有完成传统教育路径，也可能通过复现论文、改进算法、优化算子等工作，让自己的能力被研究团队看到。

陈广宇的经历就是这样，他通过公开技术研究进入行业视野，先获得实习机会，随后加入 Kimi，并参与了重要的架构研究。

对 AI 公司来说，这类人才具有吸引力，不仅因为他们可能拥有某项稀缺技能，也因为他们能够更早进入研究周期。大模型研发通常需要持续迭代，一项架构设计从提出到验证，再到大规模训练中的稳定落地，需要研究人员和工程团队长期配合。谁能更早找到合适的人，谁就可能更早推进某些技术方向。

不少大厂都已经在将人才招聘的年龄进一步降低，甚至直接面向中学生。2026 年 4 月，月之暗面推出 " 穿越计划 "，面向尚未毕业的顶尖实习生提前授予公司期权。通过 3 到 6 个月考察后，入选者即使还没毕业，也能直接拿到期权股数，按当期期权单价锁定。9 月的全球招募进一步写明，实习面向不限年级的在校学生，社招另设 7 个 "Wild Card" 名额，专门寻找 " 无法被岗位描述定义的人 "。

在传统互联网大厂中，腾讯旗下 " 青科实训营 " 更是直接面向全球 13 至 18 岁的在校中学生发出邀请，暑假来公司做产品实践，项目方向直指金融科技产品、微信小程序 +AI+ 教育产品等核心业务线。字节跳动创始人张一鸣设立的 " 知春创新中心 "，以非营利机构形式每年招募 30 名 16 至 18 岁的 " 全职储备研究员 "，进行计算机科学与 AI 的系统培养。

吉利集团也几乎同时启动了 " 跨时代跃迁人才培养计划 "，面向高中毕业生。入选者由业务板块 CEO 和首席科学家直接带教，只要面向新能源、人工智能、低空飞行等前沿领域，入岗即享受与高校毕业生同等的薪酬。

这样的低龄化招聘在海外更是十分激进。早在 2014 年，马斯克就曾表示来特斯拉工作根本不需要大学文凭，甚至不需要高中文凭。2020 年他在推特上发招聘广告时写道：" 博士学位并非必要条件。重要的是精通 AI 技术。不用在意你仅仅是高中毕业 "。

硅谷的数据分析巨头 Palantir 在 2025 年推出了面向高中生的全职招聘计划，从 500 多名报名者中遴选出 22 名高中毕业生，月薪 5400 美元，转正后年薪 17 万美元，约合人民币 120 万元，其 CEO Alex Karp 直接喊出：" 大学体系已经失灵了 "。

有外媒统计，谷歌、Meta、OpenAI 三家巨头在 2024 到 2025 年间累计录用了超过 300 名未完成大学学业的年轻人。

当一切都被 AI 加速，大厂们已经等不起了。同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华表示，目前 AI 技术的迭代周期已经以月为单位，而教育体系的更新则需要 5 到 10 年。

有研究测算，21 世纪后，知识的半衰周期平均是 3.2 年，但在 AI 前沿领域，知识的半衰期已经缩短到约 6 个月。当一家公司等待一个大学生四年毕业，它等到的可能是一套已经过时的知识结构。

教育专家熊丙奇就曾指出，当 AI 技术加速迭代、产业边界不断刷新，企业已经等不了大学四年的培养周期，更不满部分高校理论与实践脱节的现状。于是，大厂们开始选择绕过大学，直接在最前沿的产出发生的地方识别和锁定人。

陈广宇的经历已经说明，在 AI 行业，人才竞争的起点，正在不断向前移动。人才的价值越来越取决于他能解决什么问题，而行业发现人才的时间，也正在变得越来越早。

对这些年轻研究者而言，能够进入核心研发团队是一种机会，同时也意味着他们需要在更早的阶段面对研究成果、职业选择与长期成长之间的权衡。