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起底 GPT Image 2 团队后，我扒出了一张华人师徒网
2026-05-17 22:09:30
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GPT Image 2 正式上线后，AI 图像生成领域现在只剩两个段位：GPT Image 2，以及其它。在大模型竞技场中，GPT Image 2 以 241 分的绝对优势遥遥领先，但比起跑分，这份研发名单其实更有看头。
图像
并且华人还占据了团队的半壁江山。仔细看他们的履历，你会发现不少人来 OpenAI 之前，就已经在中国某所大学、某个实验室甚至科研夏令营里打过照面了。AI 圈就是个巨大的熟人局。1
流水的硅谷大厂，铁打的师徒局
陈博远是 GPT Image 2 的绝对核心成员，而他的成长却是华人学术「传帮带」的缩影。高中时，陈博远在无锡参加科研夏令营，当时他未学过编程，在此认识了后来成为 Google DeepMind 资深研究员的华人学者夏斐。夏斐向他介绍深度学习，成为他进入 AI 领域的引路人。
MIT 读博第一年，陈博远因无论文产出陷入困境，夏斐提供关键支持，协助他发表第一篇有影响力的论文 NLMap。夏斐还两次邀请他到 DeepMind 实习，2023 年实习期间，他主导搭建多模态大语言模型数据合成管线，其总结的指令微调技术被用于 Gemini 2.0 研发。
🔗 https://www.boyuan.space/带着这些积累，陈博远在 2025 年 6 月加入 OpenAI。除此之外，他还是 Sora 视频生成团队的成员，身兼数职。
在 MIT 期间，陈博远师从助理教授 Vincent Sitzmann，在计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）做世界模型方向的研究。而 Kiwhan Song，就是同一个实验室里、同一个导师带出来的同门师兄弟。
🔗 https://kiwhan.dev/Sitzmann 实验室的核心研究方向是「世界模型」，简单说就是让 AI 通过心理模拟器预判物理世界的变化，而不只是单纯模仿像素。这种研究思路，或许也直接影响了 GPT Image 2 的技术方向。两人在博士期间多次合作，联合发表了《History-Guided Video Diffusion》和《Large Video Planner》两篇论文，主要探索如何把扩散模型和序列生成结合起来，让模型在生成内容之前，先理清时序和空间上的因果逻辑。
🔗 https://arxiv.org/abs/2502.06764值得一提的是，Kiwhan Song 正是「长脖子」贴纸风格漫画头像的创作者。
🔗 https://scholar.google.com/citations?user=vJWEw_8AAAAJ&hl=enBing Liang 则在谷歌深耕了 5 年多，以高级软件工程师的身份参与了 Imagen 3、Veo 视频模型和 Gemini 多模态系列的核心研发工作，去年 8 月加入 OpenAI，负责图像生成相关的研究。
🔗 https://www.linkedin.com/in/bing-liang/他们带来的不只是自己的个人能力，还有竞争对手多年积累的工程经验，以及曾经踩过的坑，为团队省去了不少弯路。1
给天才们搭好戏台子
Weixin Liang 和 Yuguang Yang 是团队里另一个值得关注的组合，两人都毕业于浙江大学竺可桢学院，有着相同的本科背景。Yuguang Yang 的履历跨度很大。本科时在竺可桢学院学工程，博士阶段则去了约翰斯·霍普金斯大学，攻读计算化学物理与机器学习专业，拿到学位后，先后在亚马逊 Alexa 做语音识别方向的深度学习研究，之后又去了微软 Bing，负责查询理解与大规模检索相关工作。
他还曾在清华大学做过访问研究，研究方向是用于纳米机器人在人体血管中导航的强化学习算法，期间发表了 7 篇同行评审的期刊论文。这种跨学科的积累，在 GPT Image 2 的发布演示中也能直接看到。
🔗 https://arxiv.org/abs/2411.04996近年来，清华姚班、浙大竺可桢学院、中科大学少年班、上海交大等学校的毕业生，已成为 OpenAI、Anthropic、DeepMind、Meta 等海外 AI 实验室的核心力量。除了上述成员，团队还有几位核心研究者，各自发挥重要作用：Kenji Hata：斯坦福计算机科学硕士，曾任职于 Google Research。加入 OpenAI 后，参与 4o 图像生成（即 GPT-Image-1）、Sora 2 等多款模型研发，是团队中模型迭代经历最完整的成员之一。Ayaan Haque：加入 OpenAI 前为 Luma AI 研究员，参与训练视频生成模型 Dream Machine。这段经历让他具备处理高维时序数据的能力，在 OpenAI 主要负责 GPT Image 2 及思考模式研发。Dibya Bhattacharjee：耶鲁计算机科学本硕，曾在谷歌深耕近 5 年。2024 年 2 月加入 OpenAI 负责图像生成研究，在发布活动中演示模型多规格生成能力，是模型输出格式「开箱即用」的关键成员。Mengchao Z.：上海交大本科、德克萨斯 A&M 大学硕士，工程背景扎实。加入 OpenAI 前主导大规模推荐系统架构设计，目前负责将模型技术能力转化为可用产品形态。此外，团队里还有多名成员的身份信息目前暂时无法查询。
师门脉络积累了研究品味，高校背景奠定了基础认知，这种由师门、同窗、前同事织就的人才网络，天然形成了一种极高密度的信任——由于价值观和工程语言的高度统一，创新的磨合成本几乎为零。如果只是重金挖走一两个陈博远，其实治标不治本。找不到同伴，也就很难复现这种自然涌现的创新。大厂的组织结构决定了层级和目标明确对商业化有利，但对于需要自由探索的基础研究，往往形成了某种约束。AI 的竞争，归根结底是关于「人」的故事，比起寻找下一个陈博远，我们更需要搭建一个让陈博远们能在本土自然相遇、互相成就的生态。文章转载于APPSO，欢迎**卡片关注。
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