作為人工智能領域最具影響力的科學家之一，Thinking Machines聯合創始人、前OpenAI研究副總裁Lilian Weng的研究理念與實踐方法，持續為全球AI從業者提供重要啟示。近日，在硅谷舉辦的華源Hysta2025年會爐邊對談中，Lilian Weng與硅谷知名投資人Connie Chan展開深度對話，系統回顧了其從學術研究到產業實踐的成長軌跡，并首次披露了創辦Thinking Machines的核心理念。

“數學競賽讓我認識到自己只是普通人。”當被問及性格特質時，Lilian Weng坦言持續學習的動力源于青少年時期的競賽經歷。她回憶道，在北大求學期間參加的數學競賽中，與頂尖選手的差距讓她深刻理解到：“這個領域永遠存在比你更優秀的人，唯有通過持續努力才能保持競爭力。”這種認知塑造了她“堅持”與“謙遜”的雙重特質，成為其后來在OpenAI領導機器人研究團隊的重要基石。

在OpenAI任職期間，Lilian Weng完成了從研究者到管理者的轉型。她先后創立Applied AI Research Team和AI Safety Team，主導了OpenAI API的產品化進程。談及早期通過黑客松探索模型應用場景的經歷，她坦言：“當時連接口命名都是實驗性的，‘補全端點’（completion endpoints）的設計現在成為行業標準，這完全超出預期。”作為AI安全團隊負責人，她構建的模型行為控制框架，為后續ChatGPT的安全部署奠定了技術基礎。

2024年離開OpenAI創辦Thinking Machines，Lilian Weng坦言是出于對技術前沿的持續追求：“當學習曲線開始趨緩時，我知道需要尋找新的挑戰。”她與前OpenAI CTO Mira Murati等人共同創立的這家初創公司，目前聚焦于開發人機協作的AI工具。近期發布的Tinker API測試版，通過提供前向-后向采樣等靈活功能，解決了研究人員在語言模型領域的基礎設施難題。“我們相信開放科學能加速技術進步，”她強調，“就像早期FairWorks的探索，現在需要為研究者提供更便捷的實驗平臺。”

作為公司聯合創始人，Lilian Weng展現出獨特的管理風格。她每周安排完整日查看代碼，通過直接參與技術細節保持與團隊的深度溝通。“當工程師發現我能理解他們的拉取請求時，這種信任感會極大提升協作效率。”對于非技術背景的從業者，她建議通過日常使用AI產品培養洞察力，同時強調“閱讀論文摘要+同行交流”的論文篩選方法，能有效提升技術敏銳度。

在人才培養方面，Lilian Weng推行“允許探索”的管理哲學。她借鑒谷歌80-20法則，在公司層面平衡計劃性研究與自由探索的比例。“關鍵是要了解每個研究者的興趣點，”她分享道，“將合適的人匹配到正確的項目，比強制分配任務更有效。”這種以研究者為中心的管理方式，與她強調的建設性反饋機制形成互補，共同構建了Thinking Machines的創新文化。

當被問及如何保持工作熱情時，Lilian Weng的回答指向更深層的職業觀：“當工作占據人生大部分時間時，找到其中的樂趣就是最幸福的生活方式。”她透露，團隊最近在機器人與語言模型結合領域的突破，讓她再次體驗到“現實扭曲場”般的創造快感：“那種相信不可能并最終實現的感覺，正是推動我不斷前進的核心動力。”