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MIT天才博士，清华学霸肖光烜官宣，正式加盟ThinkingMachines，下一步主攻大模型预训练
这两天AI圈最大的瓜，莫过于MIT博士肖光烜官宣加盟ThinkingMachines（简称TML）。
这位顶着清华双学位、MIT光环的学霸，一出手就瞄准了大模型最头疼的效率问题显存不够用、推理慢得像蜗牛、长文本处理卡壳。
现在搞大模型的谁家不被这些问题折磨？肖光烜的加入，怕是要给行业带来点不一样的东西。
从清华园到MIT实验室，学霸的高效计算修炼之路
2019年，肖光烜在清华拿了综合优秀奖学金。
别以为这奖好拿，清华园里藏龙卧虎，能脱颖而出的都是真学霸。
第二年更猛，全国大学生数学建模竞赛一等奖+国家奖学金，双buff叠满。
2021年又摘得清华"未来学者"奖学金，妥妥的学神级人物。
他读的是计算机和金融双学位，本来想，这俩专业八竿子打不着，后来发现跨界反而成了优势。
金融里的资源调配思维，被他用到算法优化上，居然挺好用。
比如算模型参数时，怎么用最少的资源办最多的事，金融课上学的那套逻辑直接就用上了。
在清华打好基础后，肖光烜把目光投向了更远的地方斯坦福大学。
2020到2021年，他在斯坦福计算机系当访问学生。
这里的深度学习研究已经玩出花了，什么高效系统、模型压缩，都是前沿中的前沿。
这段经历像给他打开了新世界的大门，心里大概就有了方向，搞高效深度学习系统。
2022年，肖光烜进入MIT读博，导师是韩松教授。
韩松是谁？高效计算领域的大牛，MobileNet就是他团队搞出来的。
跟着这样的导师，研究方向自然更明确了，深度学习的高效算法与系统。
从2022年9月到2026年1月，他还兼任MITEECS全职研究助理，等于边学边干，理论实践两手抓。
光有理论不行，还得落地。
2023年，肖光烜去Meta实习。
当时大模型上下文处理已经是老大难，他就研究流式语言模型的高效注意力机制，成果直接发在了arxiv上。
转过年来，2024年2到5月，他又去了英伟达，这次更猛，提出DuoAttention机制，直接把长上下文大模型的推理速度提上去了。
能在Meta和英伟达这两大AI巨头实习，还都拿出硬核成果，这实力确实没话说。
从实验室到产业，破解大模型"效率密码"的野心
肖光烜最厉害的，是他搞出了一套完整的高效模型技术框架。
先说说SmoothQuant，这玩意儿解决了工业界一个老大难问题。
以前模型量化时，激活值老是忽高忽低，像坐过山车，根本没法稳定量化。
他想出个数学等价变换的招，把激活值的波动给捋平了。
这下好了，十亿级模型直接实现W8A8无损量化，不用重新训练，显存占用少了，推理还变快了。
企业一看，这不就是白捡的便宜？
还有StreamingLLM，这技术更神。
他发现大模型注意力机制里有个"注意力汇点"，就像人群里总有个核心人物，抓住它就能稳住上下文。
基于这个发现，他搞出常数内存流式推理，上下文长度从几千token一下扩展到百万级。
后来还延伸出StreamingVLM，连视频处理这种多模态任务都能搞定。
推理效率优化上，他更是玩出了组合拳。
DuoAttention搞混合注意力，解决KVCache存储难题，XAttention用反对角线评分，让预填充阶段加速，FlashMoBA定制CUDA内核，连小块架构GPU都能发挥最大性能。
这些技术放一起，就像给大模型装了个"超级引擎"。
如此看来，肖光烜这套技术体系，从算法创新到系统优化，一环扣一环，确实给下一代计算高效AGI打下了基础。
难怪TML要花大价钱挖他。
TML到底有啥魅力？
2025年Q1数据显示，他们技术员工平均年薪46.25万美元，比OpenAI、Anthropic这些同行都高。
更关键的是，这还是种子轮融资前的薪资水平，说明公司一开始就把人才放在首位。
肖光烜选择TML，显然不是只看钱。
他主攻的大模型预训练方向，正好能把自己的高效技术落地。
从实验室的理论创新，到产业界的规模化应用，这条路他走得很清晰。
现在大模型都在拼参数规模，却忽略了效率，他这步棋算是找准了痛点。
其实学术界和工业界的协同创新，肖光烜算是个典型例子。
基础研究做得深，应用落地跟得紧，人才流动起来，技术迭代自然快。
未来大模型要普惠，光靠堆算力不行，还得靠这种高效计算技术。
毕竟不是每家公司都能烧得起成百上千张GPU。
说到底，21世纪最贵的还是人才。
肖光烜从清华学霸到MIT博士，再到TML的技术骨干，他的经历本身就是一个信号，大模型行业的竞争，终究是人才和技术的竞争。
而高效化，或许就是大模型从"少数玩家游戏"走向普惠的关键一步。
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