陈丹琦和翁荔成为同事了 更新时间：2025-09-09 03:47:18 浏览次数： 258
智东西8月28日报道，近日，知名华人AI科学家，普林斯顿大学计算机科学系副教授，NLP小组负责人陈丹琦更新了自己Github主页上的邮箱，邮箱后缀已经变为“thinkingmachines.ai”。
这是前OpenAI首席技术官Mira Murati、前安全副总裁翁荔（Lilian Weng）等人联合创办的明星AI独角兽Thinking Machines Lab的邮箱域名，或许意味着陈丹琦已经加入这家公司。
陈丹琦GitHub主页
在开源模型平台Hugging Face上，陈丹琦也成为了Thinking Machines Lab团队的成员之一。
今年7月，刚刚成立5个月的Thinking Machines Lab完成了20亿美元（约合人民币143.46亿元）的全球史上最大种子轮融资，投后估值达120亿美元（约合人民币857.87亿元）。这家创企阵容豪华，多位成员曾在OpenAI担任要职，如OpenAI联合创始人、前后训练团队负责人John Schulman，以及前GPT-4o-mini团队负责人Kevin Lu等。
陈丹琦于2008年保送进入清华大学计算机科学实验班（姚班），2012年获计算机科学学士学位，随后赴美国斯坦福大学攻读博士，2018年获计算机科学博士学位，导师为原斯坦福大学AI实验室主任、NLP领域的领先专家Christopher Manning。
陈丹琦曾两次获得计算语言学领域顶会ACL的优秀论文奖，也曾获得谷歌、亚马逊、Meta、Adobe等机构给学者颁发的奖项。
2016年，陈丹琦作为第一作者，凭借论文“A Thorough Examination of the CNN/Daily Mail Reading Comprehension Task（《对CNN/每日邮报阅读理解任务的全面评估》）”获得ACL的优秀论文奖。
这篇论文帮助学界认识到，数据集本身的缺陷回影响模型评估的可信度，是理解早期机器阅读理解研究局限性的里程碑式论文。
陈丹琦作为第一作者的ACL 2016优秀论文
论文链接：https://arxiv.org/abs/1606.02858
2022年，由她指导并署名的论文“Ditch the Gold Standard: Re-evaluating Conversational Question Answering（《抛弃黄金标准：对话式问答的再评估》）”再次获得ACL优秀论文奖，这一论文的第一作者为Huihan Li。
陈丹琦参与指导的ACL 2022优秀论文
论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.08812
这篇论文提出应当重新审视评估标准，强调在对话问答场景中，单一“标准答案”不足以衡量模型真实的理解与对话能力。研究提供了更合理的评估方法，反映模型在多样性、语境理解与对话适应性方面的表现。
在斯坦福大学期间，陈丹琦在句法解析、知识库构建、问答和对话系统等领域做出了贡献。
她2014年发表的论文“A Fast and Accurate Dependency Parser Using Neural Networks（《一种快速且准确的基于神经网络的依存句法分析》）”是第一个成功的神经网络依存句法分析模型，用于分析句子的语法结构。该工作为谷歌NLP团队后续解析器的研究奠定了基础。
陈丹琦2017年发表的论文“Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions（《通过阅读维基百科回答开放域问题》）” 开启了将信息检索与神经阅读理解方法结合起来，进行开放域问答研究的方向。
2018年，陈丹琦完成了题为“Neural Reading Comprehension and Beyond（《神经阅读理解及其拓展》）”的博士论文，长达156页。
该论文重点研究阅读理解和问答任务，在斯坦福大学正式公开后，迅速成为近十年来最受欢迎的博士论文之一。后来，它被中国的NLP研究者翻译成中文，是该领域许多人必读的著作。
陈丹琦博士论文封面
论文链接：
陈丹琦目前引用量最高的论文是“RoBERTa：A Robustly Optimized BERT Pretraining Approcah（《RoBERTa：一种稳健优化的 BERT 预训练方法》）”，单篇引用量达3.6万多次。这是她在FAIR期间参与的研究项目之一。
陈丹琦谷歌学术主页（图源：谷歌学术）
这篇论文让NLP社区认识到，模型架构并非唯一突破口，训练策略与数据规模同样关键。此后许多大规模语言模型（如GPT-3等）都在数据与训练策略上进行了类似优化。
陈丹琦参与的RoBERTa论文
论文链接：https://arxiv.org/abs/1907.11692
从斯坦福大学毕业后，陈丹琦入职普林斯顿大学。她在普林斯顿大学的个人主页显示，她担任该校NLP小组的共同负责人、语言与智能中心副主任，负责大模型相关的基础研究。陈丹琦还是西雅图Facebook AI研究院（FAIR）的访问科学家。
陈丹琦的个人主页显示，她近期的学术兴趣包括检索、大预言模型训练部署民主化等。
陈丹琦在普林斯顿大学的个人主页
陈丹琦认为，检索应该在下一代语言模型中发挥基础性作用，以提高其真实性、适应性、可解释性和可信度。她的团队正在积极探索如何构建有效的检索器，以及如何将检索与语言模型相结合，以实现最佳权衡。
此外，陈丹琦还希望通过改进训练方法、数据管理、优化到模型压缩和下游适配等方式，实现大语言模型模型训练和部署的民主化，尤其是在学术界。
结语：又一AI学者投身产业界
近年来，越来越多的AI学者选择投身产业界。从斯坦福大学以人为本AI研究院主任李飞飞休假创业，到MIT教授、计算机视觉领域的领军人物何恺明加盟DeepMind担任杰出科学家，再到如今的陈丹琦，已经形成了一种趋势。
产业界所掌握的海量资金与算力，对顶尖学者无疑具有强大吸引力。随着高校与企业在研究资源上的差距逐渐拉大，学者们或许能够在产业界找到更充分的条件去实现科研构想。我们期待这些学者们，在未来实现更多的创新突破。
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白山市：浑江区、🥊江源区。
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*ST创兴董事会遭遇反对票，担保议案引发质疑*ST创兴（600193）发布公告，公司第九届董事会第24次会议于2025年9月7日召开。会议审议了两个议案，其中《关于关联方为联盈建筑借款事项提供担保及公司与联盈建筑提供反担保的议案》表决结果为赞成4票，反对1票，弃权0票，回避0票
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