【文/觀察者網(wǎng) 張菁娟】美國持續(xù)對教育和科學(xué)的攻擊，正將科學(xué)家和研究人員向外推。

香港英文媒體《南華早報》29日援引兩名知情人士的話報道稱，微軟研究院紐約實驗室的高級研究員蘭姆（Alex Lamb）將于即將到來的秋季學(xué)期加入新成立的清華大學(xué)人工智能學(xué)院（College of AI），擔(dān)任助理教授。蘭姆在一封電子郵件中證實了這一消息。

報道稱，蘭姆在約翰霍普金斯大學(xué)獲得應(yīng)用數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)學(xué)士學(xué)位后，于2015年至2020年在加拿大蒙特利爾大學(xué)攻讀計算機科學(xué)博士學(xué)位，師從2018年圖靈獎獲得者本希奧（Yoshua Bengio）。

微信?公眾號“人工智能基礎(chǔ)研究”發(fā)布的文章顯示，蘭姆深耕機器學(xué)習(xí)研究多年，谷歌學(xué)術(shù)引用次數(shù)為9831，H指數(shù)為23。

文章稱，蘭姆課題組計劃招收2025年秋季以及之后入學(xué)的博士生、碩士生，以及訪問學(xué)生（包括本科實習(xí)生），并優(yōu)先考慮有機器學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)研究經(jīng)歷的同學(xué)。

此外，在神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會（NeurIPS）、國際機器學(xué)習(xí)大會（ICML）或國際表征學(xué)習(xí)大會（ICLR）這三大機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會議上有發(fā)表經(jīng)歷，將是申請者有力的加分項。

蘭姆的研究聚焦于機器學(xué)習(xí)，尤其是強化學(xué)習(xí)和生成模型等方向。他近期的研究重點包括通過交互和無監(jiān)督探索來學(xué)習(xí)策略，從豐富的觀察數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)抽象世界模型，以及探索新型生成模型和序列模型的訓(xùn)練方法，以期改進(jìn)長文本和不確定性建模上的表現(xiàn)。

蘭姆曾在亞馬遜公司和谷歌母公司Alphabet旗下的深度學(xué)習(xí)研究團(tuán)隊谷歌大腦擔(dān)任深度學(xué)習(xí)研究科學(xué)家，期間他常駐東京。

蘭姆 微軟

清華大學(xué)人工智能學(xué)院成立于2024年4月，由計算機科學(xué)最高獎“圖靈獎”得主、中國科學(xué)院院士姚期智先生領(lǐng)導(dǎo)，致力于人工智能前沿創(chuàng)新研究及頂尖人才培養(yǎng)，將聚焦基礎(chǔ)前沿突破和交叉學(xué)科賦能，重點布局“人工智能核心”與“人工智能+”兩大前沿方向。

今年7月，清華大學(xué)人工智能學(xué)院曾發(fā)布招聘廣告，面向全球招募海內(nèi)外頂尖人才。

報道指出，在美國學(xué)術(shù)界動蕩之際，蘭姆的聘任標(biāo)志著中國招募美國頂尖人工智能（AI）學(xué)者的最引人注目的努力之一。人工智能被視為是中美兩大經(jīng)濟體競爭的焦點之一，因此一直是美國技術(shù)遏制的重點領(lǐng)域。

英國《自然》雜志3月初通過網(wǎng)站、社交媒體和電子郵件等渠道，向讀者詢問特朗普政府帶來的變化是否促使他們考慮離開美國。日前公布的調(diào)查結(jié)果顯示，大約有1650人完成了調(diào)查，其中超75%（1200人）給出了肯定回答。他們表示，希望搬到歐洲、加拿大、原籍國，去“任何支持科學(xué)的地方”。

《自然》調(diào)查發(fā)現(xiàn)，超75%在美科研人員考慮離美。

與此同時，中國持續(xù)加大AI領(lǐng)域投入。為推動我國人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，今年年初，由工業(yè)和信息化部、財政部牽頭，于2025年1月17日正式設(shè)立國家人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金，遵循市場化、法治化、專業(yè)化的原則，通過股權(quán)投資的方式服務(wù)國家戰(zhàn)略。

本月早些時候，工業(yè)和信息化部規(guī)劃司副司長、國家人工智能基金籌備組副組長張建華在一場座談會上表示，國家人工智能基金高度重視具身智能，正密切關(guān)注其前沿新技術(shù)、新產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)化、商業(yè)化進(jìn)展，將結(jié)合產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢和市場融資需求，開展投資布局。

他介紹說，目前，國家人工智能基金總規(guī)模為600.6億元人民幣，基金將圍繞人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈開展投資布局，覆蓋算力、算法、數(shù)據(jù)和賦能應(yīng)用等各環(huán)節(jié)?；鹱裱袠I(yè)發(fā)展規(guī)律，適度投早、投小、投前沿。

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