Chen Guangyu, coautor de 17 años de Kimi K3 de Moonshot AI, se dirige a Discovery Loop de Jeff Dean

Chen Guangyu, el investigador de IA de 17 años que fue coautor de Attention Residuals, una técnica arquitectónica central del modelo Kimi K3 de 2,8 billones de parámetros de Moonshot AI, anunció su salida de Moonshot AI el 15 de octubre a través de X, agradeciendo a colegas, en particular a Du Yulun, quien lo contrató a los 16 años. Indicó que se dirigía al Área de la Bahía, pero no nombró a su próximo empleador. Múltiples informes, incluido uno que cita la cuenta de redes sociales Apper Grok, que sigue los movimientos de talento en IA, identificaron a Discovery Loop como su destino; al 21 de octubre, Chen no había confirmado públicamente el movimiento y Discovery Loop se negó a comentar sobre asuntos de personal individuales.

En Moonshot AI, Chen fue co-primer autor, junto con Zhang Yu y Su Jianlin, del artículo Attention Residuals. Atrajo por primera vez la atención de la industria tras participar en un hackathon de IA para estudiantes de secundaria organizado por Moonshot AI. Tras su anuncio de salida, Sholto Douglas, jefe de aprendizaje por refuerzo escalable de Anthropic, invitó públicamente a Chen a trabajar juntos en San Francisco; Chen declinó y luego refutó los rumores de que se uniría a Anthropic.

Discovery Loop fue fundada en agosto por Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Quoc Le y Oriol Vinyals, todos exinvestigadores de Google. La empresa persigue la automatización de la investigación científica y de ingeniería mediante IA, algo que Dean ha descrito como similar a los esfuerzos por lograr la automejora recursiva de la IA. Discovery Loop aún no ha lanzado un producto, pero se dice que busca financiación con una valoración objetivo de aproximadamente 50.000 millones de dólares. Mientras tanto, se informa que Moonshot AI se prepara para cotizar en la Bolsa de Hong Kong, con el objetivo de recaudar hasta 5.000 millones de dólares. El movimiento, si se confirma, marcaría un caso notable de un joven investigador formado en China que pasa a un laboratorio de frontera en Estados Unidos en un momento en que ambos países compiten intensamente por talento en IA, y subraya el apetito de Discovery Loop por investigadores con experiencia práctica a escala, incluso antes de haber lanzado un producto.

(Fuente：Vector Wire)