Shuchao Bi

毕书超（Shuchao Bi）是一位人工智能研究员，以其在多模态系统、强化学习和大规模模型训练方面的工作而闻名。他目前是 Meta 超级智能实验室（MSL）的 AI 研究员，致力于基础人工智能系统的开发。^[1]

教育背景

毕书超毕业于浙江大学，获得数学学士学位。随后，他在加州大学伯克利分校获得了统计学硕士学位和数学博士学位。^[2]

职业生涯

毕书超的职业生涯始于 2007 年至 2012 年在加州大学伯克利分校担任研究生讲师，负责教授本科数学课程。在此期间，他还在 2011 年和 2012 年分别在彭博社（Bloomberg LP）和瑞信（Credit Suisse）担任实习生，从事涉及衍生品定价模型和统计套利的量化金融问题研究。

2013 年至 2019 年，毕书超在 Google 担任技术主管经理（Tech Lead Manager），开发深度学习模型以优化 Google Ads 的性能。随后，他于 2019 年加入 YouTube，担任工程总监兼 YouTube Shorts 发现部门负责人直至 2024 年。在该职位上，他共同领导了 YouTube 短视频产品的开发，并负责内容发现系统的工程设计，包括排序、推荐和视频理解。

2024 年 5 月，毕书超加入 OpenAI 担任多模态模型后训练负责人。他领导一个研究组织，专注于基于人类反馈的强化学习（RLHF）、跨图像、视频和音频的多模态推理、模型评估与奖励建模、用于具身智能的视觉-语言-动作模型以及跨模态智能等领域。^[3]

超级智能实验室 (MSL)

超级智能实验室（Superintelligence Labs, MSL）是 Meta 旗下的一个部门，于 2024 年 6 月成立，旨在统一并加速公司的人工智能计划，特别是追求通用人工智能（AGI）。MSL 由 Alexandr Wang 和 Nat Friedman 领导，汇集了来自 FAIR 的基础模型、应用 AI 产品和核心研究团队。该部门是在一次重大的人才招聘活动中组建的，聘请了来自 OpenAI、Anthropic 和 DeepMind 的研究人员，并紧随 Meta 对 Scale AI 进行 143 亿美元投资之后成立。MSL 负责监督 Meta 的 Llama 系列模型和下一代 AI 系统的开发，重点关注长期进步以及在 Meta 消费者平台上的整合。^{[4] [5]}

演讲报告

硅基智能

在哥伦比亚大学关于人工智能进展的一次演讲中，毕书超讨论了机器学习的演变，详细介绍了其起源于 1948 年左右以及随后的重大发展。他强调了自监督学习和强化学习的兴起，重点介绍了深度学习模型超越人工工程算法、Adam 等优化方法的引入，以及包括残差网络（ResNet）和 Transformer 在内的神经网络架构创新。讨论涉及了生成式 AI 的现状和缩放法则（scaling laws），指出计算能力和大型数据集是性能提升的驱动力。

尽管他承认 AI 在推理能力和人类智能复杂性方面仍存在局限，但毕书超对未来的 AI 进展表示乐观，包括探索新能力以及将人类学习过程整合到开发更高效的算法中。他确定了一些开放性问题，重点在于提高数据效率以及扩展和生成高质量数据的挑战，最终愿景是 AI 能够显著增强科学发现和个人学习。^[6]