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17岁天才少年陈广宇被曝加入美国AI初创公司

注意力残差论文一作

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来源：X、APPSO
2026 年 10 月 20 日，17 岁 AI 天才少年陈广宇被爆加入 Discovery Loop。这家 AI 初创公司由谷歌资深 AI 科学家 Jeff Dean 等人创办，致力于利用 AI 加速科学研究。
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该消息目前未得到本人确认。
「我只是想学习而已，根本不在乎钱的问题。」
今年 1 月，陈广宇正和同事张宇讨论一项新的模型架构设计，母亲忽然打来电话，祝他生日快乐。他这才想起，自己已经 17 岁了。
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两个月后，月之暗面 Kimi 发布了一项重磅技术论文《Attention Residuals》，其中注意力残差的创新得到包括马斯克在内众多硅谷大佬点赞。
陈广宇的名字，就出现在这篇论文共同第一作者的位置，跟他共同署名的，是张宇和苏剑林这样的大神。
10 月 15 日，陈广宇发推宣布他已经离开了月之暗面 Kimi。他尤其感谢当初愿意聘用一个 16 岁少年的杜羽伦（Kimi 预训练负责人）。他说，在 Kimi 的这一年，是自己迄今最美好的一段时光。
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陈广宇宣布离开 Kimi 后，很快就被传要加入 Anthropic 。实际上这个消息的来源是 Anthropic 研究员 Sholto Douglas 在评论区和他聊起前往美国的计划，陈广宇回复，自己正要去湾区。

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但是，陈广宇在 X 上否认要加入 Anthropic。但不出意外，他确实也收到了硅谷不少公司抛来的橄榄枝。

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一个少年的非标准路径

陈广宇在深圳长大，就读于贝赛思体系学校。和人们熟悉的竞赛少年不同，他没有以奥赛金牌作为进入 AI 行业的敲门砖。他在个人博客里写，2024 年读高一时，自己厌倦了为了大学申请而机械积累经历，决定把时间挪给真正感兴趣的东西。
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起初也谈不上方向清晰。他读人工智能安全，读物理和科技人物的故事，还试过记录室友的鼾声与运动、室温和作业量的关系，用刚学的决策树模型寻找规律。为了弄明白更复杂的模型，他曾把论文交给 Gemini，遇到不懂的地方就继续发问，还半开玩笑地称它为自己的导师。
2025 年 2 月，他带着 ThirdArm 机械辅助手的构想参加中学生黑客松，结识了技术圈的前辈。3 月，他开始更系统地研究机器学习。到了 5 月，他写下一篇关于 DeltaNet 的技术博客，把自己的理解公开发到网上。
当时他的社交账号只有约 20 个关注者。DeltaNet 研究者杨松琳注意到文章，给出了回复。消息沿着研究者的社交网络传开，又被美国 AI 初创公司 Tilde Research 的负责人看到。对方约他通话，后来向他提供了实习机会。
2025 年 7 月，16 岁的陈广宇独自前往帕洛阿尔托，在 Tilde Research 实习了 7 周。几个月后，他加入 Kimi，开始接触体量更大的模型和真正昂贵的训练实验。
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前几天，一位活跃在硅谷 AI 创投圈的风险投资人 Deedy 发推说，自己认识一位年轻人，十七岁的他就收到了旧金山最顶尖的初创公司的五份薪资超 100 万美元的工作邀请。
根据贴文里的描述，不难看出此人就是陈广宇。
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Deedy 说，当问「这位年轻人」为什么不完成大学学业时，他说「旧金山的氛围让我感觉不太对劲。我觉得这里的人都很疯狂，他们想做的事情和我一样。我只是想学习而已，根本不在乎钱的问题。」

让模型重新看看自己走过的路

前文提到，正是三月的那篇论文，让外界把目光投向了这名只有 17 岁的天才少年。
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Kimi 注意到这样一个问题：现代模型广泛使用残差连接，让新一层的计算结果与此前的信息相加。不同层的信息混在一起，后续网络难以根据当前任务，有选择地取用早先的表示。
Attention Residuals 提出，让模型沿深度方向分配注意力。处理到某一层时，可以选择性地参考先前不同层的表示，而不必始终采取固定权重的累加。像是读一份不断增补的工作记录，终于可以回头挑出眼下最有用的部分。
不过，想让后面的每一层随时查看前面的所有结果，就要保存更多中间信息，还要在大量 GPU 之间搬运数据。
苏剑林后来在研究回忆中写到，最早的构想和小规模实验由他推动，张宇、陈广宇随后加入，在更大规模模型上继续验证。完整的 Attention Residuals 效果不错，训练开销却一度让方案难以落地。
张宇和陈广宇给出了一个折中的办法：Block AttnRes。把网络划分为若干块，先把块内的信息压缩整理，再让后续层对这些块进行注意力选择。实验发现，分成大约 8 块，就能保留完整版的大部分收益，同时降低显存和通信压力。
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团队在总参数 480 亿、激活参数 30 亿的 Kimi Linear 模型上，用 1.4 万亿个 token 进行预训练。采用新结构后，GPQA-Diamond 测试得分从 36.9 提升到 44.4。算力对比上，基线模型需要约 1.25 倍的计算量，才能达到接近的训练损失。
到了 7 月，Kimi K3 发布。模型已经把 Attention Residuals 和 Kimi Delta Attention 用进了核心架构。陈广宇在告别帖中还提到，自己参与优化过 KDA 的 GPU 内核，研究过训练优化器，也和同事一起准备了 K3 发布时的展示案例。
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大厂的招聘启事，开始写给更年轻的人

过去几年，科技公司和研究机构开始尝试直接与高中阶段的年轻人合作。
2023 年，腾讯的星火计划邀请国际信息学奥赛选手参加挑战周。许庭强、戚朗瑞进入计算机视觉项目，研究如何判断摄像头前是一只真实的手，还是屏幕、纸张呈现的图像。他们需要试不同办法，比较效果。
据第一财经，今年夏天，在澳门读高一的张兆锋去了腾讯微信团队，参加为期 3 周的教育小程序产品实践。他与同伴做用户访谈、梳理问题、提出改进方案。
高中生坐进大厂会议室，和真正的产品团队一起讨论用户需求，已不再只出现在职业体验日里。
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AI 创业公司 Aaru 的技术负责人 John Kessler 在创办公司时只有 15 岁。团队用 AI 模拟消费者的意见和决策，试图把传统市场调研中的一部分工作交给虚拟人群。到 2026 年，这家公司估值达到约 10 亿美元。
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17 岁的 Navya Tuteja 开发的 Raaha 帮助神经多样性求职者评估招聘岗位是否合适，上线约两个月便吸引超过 1000 名用户。还有 17 岁的 Pavan Subramani，把生成式扩散模型用于分子运动模拟，在特定测试中让重要构象的采样效率提高 68 倍；同龄的 Praadhyumn Indaana 则用结合物理约束的神经网络，研究核反应堆冷却的安全边界。
Palantir 在 2025 年推出面向高中毕业生的 Meritocracy Fellowship，500 多人申请，22 人入选，直接参与真实技术项目。
DeepSeek 七月广发英雄帖，要「让新人直接承担最核心、最重要的任务」。
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Kimi 今年 9 月的新一轮招聘，也写明实习不限年级，并为没有标准岗位标签的人设置了 7 个 Wild Card 名额。
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公司寻找人才的动作，开始发生在大学毕业之前，甚至大学入学之前。学历仍然有用，却越来越难成为能力的唯一证明。这给了偏离标准路径的人更多机会。
但谁能获得这样的机会，依然并不平等。英语能力、设备、可支配时间、家庭支持、遇见导师的运气，都会改变起跑的位置。
大模型公司的节奏很快，实验成本很高，许多成年人也承受着持续交付成果的压力。一个十几岁的孩子有能力进入这里，当然值得高兴；如果每个孩子都因此觉得自己必须尽早进大厂、发论文、创业，新的焦虑也会很快出现。
陈广宇离开时，Kimi 的同事杜雨伦说，尽可能去探索、追随新的好奇心，对这个年纪的他也许是更好的选择。
AI 缩短了通往研究前沿的一部分路，17 岁的人已经能参与改变模型架构。一个年轻人最令人羡慕的地方，就是走到这里以后，仍有大把时间决定接下来要去哪里。
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