**Lukasz Kaiser：从Transformer到通用人工智能的探索者** Lukasz Kaiser是深度学习领域的重要人物，以其在Transformer架构和通用人工智能（AGI）领域的贡献而闻名。以下是其职业生涯与技术探索的总结： --- ### **1. 早期贡献与Transformer的诞生** - **学术背景**：Kaiser早年专注于数学与计算机科学，后投身深度学习研究，致力于解决跨领域任务的统一模型。 - **Transformer架构**：2017年，他与八位合作者共同提出《Attention Is All You Need》论文，提出完全基于注意力机制的Transformer模型，颠覆了传统RNN架构，成为自然语言处理（NLP）的范式革命。该模型以并行计算能力和对长距离依赖的高效处理，迅速扩展至计算机视觉、语音识别等多领域。 --- ### **2. 对通用人工智能的追求** - **多模态统一模型**：同年，Kaiser提出《One Model To Learn Them All》，构建能处理图像分类、翻译、语音识别等八项任务的MultiModel，首次验证统一深度学习架构的跨领域潜力，预示AGI的可能性。 - **AGI愿景**：他始终追问：“能否用单一模型解决多领域任务？”这一问题成为其技术探索的核心，推动从“特定问题”到“通用智能”的跨越。 --- ### **3. 从Google到OpenAI：技术研究的坚守** - **职业选择**：在Transformer成功后，Kaiser选择加入OpenAI，成为“Transformer八子”中唯一未创业的科学家，专注于AGI研究。 - **深度参与**：主导GPT-4、GPT-5及推理模型“o1/o3”的研发，推动大语言模型向更复杂推理能力演进，探索AI的通用性。 --- ### **4. 对未来的远见与预言** - **技术趋势**：2021年提出三大方向：**多模态融合**（如GPT-4V、Sora）、**模型规模扩展**（万亿参数模型）、**服务化普及**（API与云服务）。 - **推理与思考**：近期强调AI下一阶段的关键在于“教会模型思考”，通过生成更多中间步骤（tokens）实现深度推理，而非直接输出答案。预测未来计算将转向高质量数据上的海量推理，更接近人类智慧。 --- ### **5. 影响与遗产** - **技术奠基**：Transformer架构是大模型时代的基石，奠定现代AI的计算范式。 - **AGI探索**：Kaiser的探索为通用人工智能提供了理论框架与实践路径，推动AI从“工具”向“智能体”演进。 - **行业影响**：其预言多次被验证，如多模态能力崛起、模型规模持续增长，成为AI发展的风向标。 --- ### **结语** Lukasz Kaiser的故事是深度学习从“特定问题求解”迈向“通用智能”的缩影。他以Transformer为起点，持续追问AI的终极目标，用技术与远见引领行业，成为AI历史上不可或缺的探索者。2025年，他将在ML-Summit 2025大会上进一步分享对推理模型与未来AI的洞察，继续书写这一旅程。