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Torjan
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2026年7月17日 19:05
广东

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GLOBAL AI TALENT MAP · 科普版 · 2026.07

人才图谱只是一张花哨的关系网？ 把这张 AI 人才版图摊开，从头读到尾

—— 66 位人物 · 28 家机构 · 31 条关系 · 54 篇论文 · 10 大方向

本文看点

01 人才流动 14 条关键迁移	02 关系网络 6 组关系链	03 人物 + 论文 + 方向 66 人精选速查 & 54 篇里程碑

下面这篇，把原交互图谱的几乎全部内容——66 位人物、28 家机构、31 条关系、54 篇里程碑论文、10 大研究方向——按「能扫读」的方式摊开。篇幅偏长，建议收藏后慢慢看。

66  AI 人才	38 国际人才	28 国内人才	54 论文	10 研究方向	31 核心关系

01

TALENT FLOW

人才流动 · 关键迁移

2025–2026 是 AI 人才大迁徙年。下面 14 条是图谱里标注的关键迁移（箭头左为原属、右为现属）：

2026.06 Noam Shazeer Google DeepMind → OpenAI

2026.06 John Jumper DeepMind → Anthropic

2025–26 Mira Murati / John Schulman / Lilian Weng OpenAI → Thinking Machines

2024 Jan Leike OpenAI → Anthropic → OpenAI

2025.12 姚顺雨 OpenAI → 腾讯

2025.02 吴永辉 Google DeepMind → 字节 Seed

2026.03 郁博文 阿里千问 → 字节 Seed

2026.01 惠彬 阿里千问 → Meta

2021 闫俊杰 商汤 → MiniMax

2023 姜大昕 微软亚研 → 阶跃星辰

2023 杨植麟 清华 KEG → 月之暗面

2026.05 Karpathy（师李飞飞） Stanford → Anthropic

2026.03 Ross Nordeen Tesla / xAI → Anthropic

2026.03 Bailis / McCann Workday / You.com → Anthropic

「注意右侧的「中国箭头」：姚顺雨（OpenAI→腾讯）、吴永辉（Google DeepMind→字节）、郁博文（阿里千问→字节）、惠彬（阿里千问→Meta）——人才在双向流动，但国内大厂正在把顶尖科学家推上权力中心。」

02

RELATION NETWORK

关系网络图谱 · 师徒 / 同源 / 迁移 / 合作

原图是一张可悬停的交互网络（左国际、右国内，机构为干、人才为叶）。公众号里没法嵌交互，我把图谱里最硬的 6 组关系链原样列出来——它们才是这张网的筋骨：

师徒 · 国际

• Geoffrey Hinton → Ilya Sutskever（多伦多博士导师 → SSI）

• 李飞飞 → Andrej Karpathy（斯坦福博士导师 → Anthropic）

• Hinton = Bengio = LeCun（2019 图灵奖三巨头，同代师友）

师徒 · 国内 / 中外

• 唐杰 → 杨植麟（清华 KEG 导师 → 月之暗面）

• Ruslan Salakhutdinov → 杨植麟（CMU 博士导师）

• Bengio ⟷ 杨植麟（国际合作，跨越国界）

同源 · 创始网络

• OpenAI 系：Altman = Brockman = Murati = Schulman = Zoph（出走创业 / 回流）

• Anthropic 系：Dario = Daniela = Kaplan = Jack Clark（均出自 OpenAI）

• SSI：Ilya = Gross = Levy ｜ Mistral：Mensch = Lample（均出自 DeepMind）

• 国内：智谱(唐杰/张鹏) · 百川(王小川/茹立云) · 阶跃(姜大昕/印奇)

同团队 / 同机构

• Anthropic 预训练线：Karpathy = Jelani Nelson

• AI for Science：John Jumper = Kirill Neklyudov

• Tesla 同源：Karpathy = Ross Nordeen

• DeepMind 联创：Demis Hassabis = Mustafa Suleyman

跨域 / 跨国合作

• 清华 AI 输出带：唐杰 ⟷ 刘知远 ⟷ 朱军（智谱 / 面壁 / 生数）

• 2026 国际 AI 安全报告：Bengio 牵头的顾问含 姚期智、张亚勤（中国学界入局）

• NVIDIA Nemotron 开放联盟：Mistral / Perplexity / TML 等跨机构协作

大厂 AI 权力中心（中国）

• 字节：吴永辉（前 Google DeepMind）掌 Seed，直接向梁汝波汇报

• 阿里：周靖人（通义）晋升阿里合伙人

• 腾讯：姚顺雨（前 OpenAI）任首席 AI 科学家，向刘炽平汇报

✦ 安全人读法

关系网的「非对称性」最值得警惕：一条美国实验室的博士选题，几年后可能变成国内某个模型的基因。你看 Bengio 一个人，就同时牵着国际（Ilya）与中国（杨植麟、姚期智、张亚勤）的学生。

03

ORG HUBS

机构全景 · 28 家枢纽 — 国际 12 · 国内 16

图谱锚定了 28 家机构枢纽，是人才流动的「干」。下表按国际 / 国内列出：

国际实验室	国内主力
OpenAI	智谱 AI
Anthropic	月之暗面
Google DeepMind	DeepSeek
Meta AI	百川智能
xAI	阶跃星辰
SSI	MiniMax
Thinking Machines	零一万物
Mistral AI	字节 Seed
Cohere	阿里通义
Perplexity	百度文心
Microsoft AI	腾讯混元
国际学术界	商汤

「一眼结论：国际侧由 OpenAI / Anthropic / Google DeepMind 三极主导；国内侧则是「清华系创业（智谱/生数/面壁）+ 大厂权力中心（字节/阿里/腾讯）+ 开源学派（DeepSeek）」三股力量并立。」

04

PEOPLE

人物精选 + 全量速查 · 66 位热点人才

先看两组「安全人最该记住」的人，再附完整 66 人速查表。

① 国际侧：2026 上半年人才向 Anthropic 收敛

Andrej Karpathy 卡神 Anthropic · 科学家/学术泰斗	John Jumper AlphaFold 之父 Anthropic · 科学家
Jan Leike 对齐负责人 OpenAI · 科学家	Jelani Nelson 伯克利计算机系主任 Anthropic · 学术泰斗/科学家
Peter Bailis Workday 前 CTO Anthropic · 科学家/产业派	Bryan McCann You.com 联合创始人 Anthropic · 创始人/科学家
Ross Nordeen xAI 联合创始人 Anthropic · 科学家	Chad Jones 增长经济学名家 Anthropic · 学术泰斗
Ilya Sutskever SSI 创始人 SSI · 创始人/科学家	Geoffrey Hinton 图灵奖·AI 教父 国际学术界 · 学术泰斗
Yoshua Bengio 图灵奖·AI 教父 国际学术界 · 学术泰斗	Yann LeCun 图灵奖·世界模型 Meta AI · 学术泰斗

「Karpathy（5 月）、Jumper（AlphaFold 之父 / 诺奖，6 月）、多位学界系主任与创始人级 CTO 在 2026 上半年集中加入 Anthropic——「让模型听话」的方法论（RLHF / Constitutional AI / Superalignment）正加速向这一家收口。」

② 国内侧：清华 AI 输出带 + 大厂权力中心

唐杰 智谱创始人·清华教授 智谱 AI · 创始人/学术泰斗	杨植麟 Kimi 创始人 月之暗面 · 创始人
梁文锋 DeepSeek 创始人 DeepSeek · 创始人	朱军 生数科技创始人 生数科技 · 创始人/学术泰斗
刘知远 面壁智能联创 面壁智能 · 创始人/学术泰斗	吴永辉 字节 Seed 负责人 字节 Seed · 科学家/产业派
周靖人 阿里通义负责人 阿里通义 · 科学家/产业派	姚顺雨 腾讯首席AI科学家 腾讯混元 · 科学家
闫俊杰 MiniMax 创始人 MiniMax · 创始人	姜大昕 阶跃星辰创始人 阶跃星辰 · 创始人/产业派
印奇 阶跃星辰董事长 阶跃星辰 · 创始人/产业派	王小川 百川创始人 百川智能 · 创始人

「清华 KEG 一系，养出了杨植麟（月之暗面，师承唐杰/ Ruslan / Bengio）、智谱（唐杰）、生数（朱军）、面壁（刘知远）；同时字节（吴永辉，前 Google DeepMind）、阿里（周靖人）、腾讯（姚顺雨，前 OpenAI）把 AI 科学家推上权力中心。国产模型选型，得读懂每家的「能力来源」。」

③ 全量 66 人速查表

完整名单（姓名 · 中文/身份 · 现属机构 · 类别），按图谱顺序：

Sam Altman OpenAI CEO OpenAI 国际/创始人	Greg Brockman OpenAI 总裁 OpenAI 国际/创始人	Barret Zoph 前 TML CTO OpenAI 国际/创始人/科学家
Jan Leike 对齐负责人 OpenAI 国际/科学家	Noam Shazeer Transformer 作者 OpenAI 国际/创始人/科学家	Mira Murati TML 创始人 Thinking Machines 国际/创始人
John Schulman TML 联合创始人 Thinking Machines 国际/科学家	Ilya Sutskever SSI 创始人 SSI 国际/创始人/科学家	Daniel Gross SSI 联合创始人 SSI 国际/创始人/产业派
Daniel Levy SSI 联合创始人 SSI 国际/科学家	Dario Amodei Anthropic CEO Anthropic 国际/创始人	Daniela Amodei Anthropic 总裁 Anthropic 国际/创始人
Jared Kaplan Anthropic 联合创始人 Anthropic 国际/科学家	Jack Clark Anthropic 联合创始人 Anthropic 国际/创始人	Andrej Karpathy 卡神 Anthropic 国际/科学家/学术泰斗
John Jumper AlphaFold 之父 Anthropic 国际/科学家	Peter Bailis Workday 前 CTO Anthropic 国际/科学家/产业派	Bryan McCann You.com 联合创始人 Anthropic 国际/创始人/科学家
Ross Nordeen xAI 联合创始人 Anthropic 国际/科学家	Chad Jones 增长经济学名家 Anthropic 国际/学术泰斗	Jelani Nelson 伯克利计算机系主任 Anthropic 国际/学术泰斗/科学家
Kirill Neklyudov Mila 核心成员 Anthropic 国际/科学家	Harvey Lederman 哲学博士 Anthropic 国际/学术泰斗	Tom Blomfield 英金融科技标志人物 Anthropic 国际/创始人/产业派
Demis Hassabis DeepMind CEO Google DeepMind 国际/创始人/科学家	Jeff Dean Google AI 首席 Google DeepMind 国际/科学家	Yann LeCun 图灵奖·世界模型 Meta AI 国际/学术泰斗
Elon Musk xAI 创始人 xAI 国际/创始人	Arthur Mensch Mistral CEO Mistral AI 国际/创始人	Guillaume Lample Mistral 联合创始人 Mistral AI 国际/科学家
Aidan Gomez Cohere 联创 Cohere 国际/创始人/科学家	Aravind Srinivas Perplexity CEO Perplexity 国际/创始人	Mustafa Suleyman Microsoft AI Microsoft AI 国际/创始人
Geoffrey Hinton 图灵奖·AI 教父 国际学术界 国际/学术泰斗	Yoshua Bengio 图灵奖·AI 教父 国际学术界 国际/学术泰斗	Andrew Ng (吴恩达) 斯坦福·AI 布道者 国际学术界 国际/学术泰斗
Fei-Fei Li (李飞飞) ImageNet 之母 国际学术界 国际/学术泰斗	Ruslan Salakhutdinov CMU 教授 国际学术界 国际/学术泰斗	唐杰 智谱创始人·清华教授 智谱 AI 国内/创始人/学术泰斗
张鹏 智谱 CEO 智谱 AI 国内/创始人/产业派	杨植麟 Kimi 创始人 月之暗面 国内/创始人	周昕宇 月之暗面联创 月之暗面 国内/科学家
吴育昕 月之暗面联创 月之暗面 国内/科学家	梁文锋 DeepSeek 创始人 DeepSeek 国内/创始人	王小川 百川创始人 百川智能 国内/创始人
茹立云 百川联创 百川智能 国内/创始人	姜大昕 阶跃星辰创始人 阶跃星辰 国内/创始人/产业派	印奇 阶跃星辰董事长 阶跃星辰 国内/创始人/产业派
闫俊杰 MiniMax 创始人 MiniMax 国内/创始人	李开复 零一万物创始人 零一万物 国内/创始人	吴永辉 字节 Seed 负责人 字节 Seed 国内/科学家/产业派
朱文佳 字节 Seed 字节 Seed 国内/科学家	郁博文 字节 Seed(前千问) 字节 Seed 国内/科学家	周靖人 阿里通义负责人 阿里通义 国内/科学家/产业派
林俊旸 千问前技术负责人 阿里通义 国内/科学家	惠彬 千问→Meta 阿里通义 国内/科学家	王海峰 百度 CTO 百度文心 国内/科学家/产业派
李彦宏 百度创始人 百度文心 国内/创始人	姚顺雨 腾讯首席AI科学家 腾讯混元 国内/科学家	徐立 商汤 CEO 商汤 国内/创始人/产业派
王晓刚 商汤前首席科学家 商汤 国内/科学家	朱军 生数科技创始人 生数科技 国内/创始人/学术泰斗	刘知远 面壁智能联创 面壁智能 国内/创始人/学术泰斗
黄铁军 智源研究院理事长 智源研究院 国内/学术泰斗	姚期智 图灵奖·清华 中国学术界(清华) 国内/学术泰斗	张亚勤 清华智能产业研究院 中国学术界(清华) 国内/学术泰斗/产业派

05

MILESTONE PAPERS

里程碑论文 · 54 篇 · 按方向分类

深度学习奠基

[2012] AlexNet：Deep CNN for ImageNet

Krizhevsky, Sutskever, Hinton

GPU+深度卷积网络引爆深度学习浪潮。

[2013] Word2Vec：词向量高效学习

Mikolov et al. (Google)

分布式词表示，NLP 表征学习起点。

[2013] DQN：Playing Atari with Deep RL

Mnih et al. (DeepMind)

深度强化学习端到端从像素到策略。

[2015] ResNet：深度残差学习

He et al. (MSRA)

残差连接使超深网络可训练。

[2016] AlphaGo：Mastering the game of Go

Silver et al. (DeepMind)

深度学习+MCTS 击败人类围棋冠军。

[2017] PPO：近端策略优化

Schulman et al. (OpenAI)

稳定高效的策略梯度，RLHF 的算法基础。

架构 & Scaling

[2017] Attention Is All You Need（Transformer）

Vaswani, Shazeer et al. (Google)

注意力机制取代 RNN，现代大模型奠基之作。

[2018] BERT：双向 Transformer 预训练

Devlin et al. (Google)

掩码预训练+微调范式统治 NLP。

[2019] GPT-2：无监督多任务学习者

Radford et al. (OpenAI)

生成式预训练展现 zero-shot 能力。

[2020] GPT-3：Few-Shot 学习者

Brown et al. (OpenAI)

175B 参数带来上下文学习与规模涌现。

[2020] Scaling Laws for Neural LM

Kaplan et al. (OpenAI)

规模化定律：性能随算力/数据/参数幂律提升。

[2022] Chinchilla：计算最优训练

Hoffmann et al. (DeepMind)

重估参数-数据配比，指导高效训练。

[2022] Emergent Abilities of LLMs

Wei et al.

规模跨越阈值后出现涌现能力。

[2023] LLaMA：开放高效基础模型

Touvron, Lample et al. (Meta)

开源基座模型，点燃社区生态。

对齐 & 安全

[2017] Deep RL from Human Preferences

Christiano et al. (OpenAI/DeepMind)

人类偏好训练奖励模型，RLHF 雏形。

[2022] InstructGPT：RLHF 指令对齐

Ouyang et al. (OpenAI)

人类反馈强化学习让模型「听话可用」。

[2022] Constitutional AI（RLAIF）

Bai et al. (Anthropic)

用 AI 反馈+宪法原则实现无害对齐。

[2023] DPO：直接偏好优化

Rafailov et al. (Stanford)

免奖励模型直接优化偏好，简化对齐。

[2023] Weak-to-Strong Generalization

OpenAI Superalignment

弱监督对齐更强模型的超对齐探索。

推理

[2022] Chain-of-Thought Prompting

Wei et al. (Google)

思维链让模型分步推理，激活复杂推理。

[2022] Self-Consistency

Wang et al. (Google)

多路径采样投票提升推理稳健性。

[2022] STaR：自举式推理

Zelikman et al. (Stanford)

用自身正确推理链自我训练。

[2023] Tree of Thoughts

Yao 姚顺雨 et al. (Princeton)

树搜索式思考，探索+回溯解难题。

[2023] Let's Verify Step by Step

Lightman et al. (OpenAI)

过程监督奖励，推理模型关键路径。

[2025] DeepSeek-R1：RL 激励推理

DeepSeek

纯强化学习自发涌现长链推理能力。

Agent & 工具

[2022] ReAct：推理与行动协同

Yao 姚顺雨 et al. (Princeton)

推理+工具调用交替，Agent 范式基石。

[2021] WebGPT：浏览器辅助问答

Nakano et al. (OpenAI)

让模型使用浏览器检索并引用。

[2023] Toolformer：自学工具调用

Schick et al. (Meta)

模型自监督学会何时调用 API。

[2023] Generative Agents：交互式仿真

Park et al. (Stanford)

具记忆/规划的生成式智能体社会。

[2023] Voyager：开放世界终身学习 Agent

Wang et al. (NVIDIA)

在 Minecraft 中自主探索与技能积累。

[2024] SWE-bench / SWE-agent

Jimenez, Yang 姚顺雨 et al.

真实 GitHub 问题评测编码 Agent。

多模态

[2020] ViT：An Image is Worth 16x16 Words

Dosovitskiy et al. (Google)

纯 Transformer 直接处理图像。

[2021] CLIP：可迁移视觉语言表征

Radford et al. (OpenAI)

图文对比学习，开放词表零样本识别。

[2022] Flamingo：少样本视觉语言模型

Alayrac et al. (DeepMind)

冻结 LLM 接视觉，少样本多模态。

[2023] BLIP-2：桥接冻结编码器

Li et al. (Salesforce)

Q-Former 高效对齐视觉与语言。

[2023] LLaVA：视觉指令微调

Liu et al. (UW-Madison)

低成本构建开源多模态对话模型。

生成 & 扩散

[2014] GAN：生成对抗网络

Goodfellow, Bengio et al.

对抗博弈式生成，开创生成模型新范式。

[2014] VAE：Auto-Encoding Variational Bayes

Kingma & Welling

变分自编码器，概率生成建模基石。

[2020] DDPM：去噪扩散概率模型

Ho et al. (UC Berkeley)

确立扩散模型现代范式。

[2021] Classifier-Free Guidance

Ho & Salimans

无分类器引导提升可控生成质量。

[2022] Latent Diffusion（Stable Diffusion）

Rombach et al. (LMU/Stability)

潜空间扩散使高清图像生成平民化。

[2023] DiT：Diffusion Transformer

Peebles & Xie (UC Berkeley)

Transformer 扩散骨干，Sora 的基础。

效率 & 系统

[2021] Switch Transformer（万亿稀疏 MoE）

Fedus, Shazeer et al. (Google)

专家混合把参数扩到万亿而算力可控。

[2019] Megatron-LM：模型并行训练

Shoeybi et al. (NVIDIA)

张量并行支撑十亿级模型训练。

[2021] LoRA：低秩适配

Hu et al. (Microsoft)

参数高效微调，低成本定制大模型。

[2022] FlashAttention：IO 感知注意力

Dao et al. (Stanford)

重排显存访问，注意力提速数倍。

[2023] QLoRA：量化+低秩微调

Dettmers et al. (UW)

4-bit 量化让单卡微调大模型成为可能。

[2023] Mamba：线性时间状态空间模型

Gu & Dao

选择性 SSM 挑战 Transformer 长序列。

AI for Science

[2021] AlphaFold 2：高精度蛋白结构预测

Jumper et al. (DeepMind)

攻克蛋白折叠，2024 诺贝尔化学奖。

[2023] GNoME：材料发现的深度学习

Merchant et al. (DeepMind)

预测数十万稳定晶体材料。

[2024] AlphaFold 3：生物分子相互作用

Abramson, Jumper et al. (DeepMind)

扩展到蛋白-配体-核酸复合物预测。

世界模型 & 具身

[2018] World Models

Ha & Schmidhuber

在学习到的世界模型中训练智能体。

[2022] A Path Towards Autonomous MI（JEPA）

LeCun (Meta)

世界模型路线蓝图，倡导自监督预测。

[2023] RT-2：视觉-语言-动作模型

Brohan et al. (DeepMind)

把网络知识迁移到机器人控制。

「安全人重点看「对齐 & 安全」方向（已用橙色标出）：从 RLHF（InstructGPT）、Constitutional AI（RLAIF，Anthropic）、到 DPO、再到 OpenAI 的 Weak-to-Strong 超对齐——这些正是我们上期聊的「Grok 静默上传」事件背后的治理方法论。没有透明对齐承诺的 Agent，它的静默行为你根本看不见。」

06

DIRECTIONS

10 大研究方向 · 人才 × 方向矩阵

图谱把研究分为 10 个方向，并标注了每个方向的代表驱动者（部分）。速览：

深度学习奠基 — Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever、Yoshua Bengio、Demis Hassabis、John Schulman

架构 & Scaling — Noam Shazeer、Jared Kaplan、Aidan Gomez、Guillaume Lample、Jeff Dean

对齐 & 安全 — Dario Amodei、Jared Kaplan、Jan Leike、Ilya Sutskever、Daniela Amodei

推理 — 姚顺雨、梁文锋

Agent & 工具 — 姚顺雨、Aravind Srinivas、Bryan McCann

多模态 — Fei-Fei Li (李飞飞)、姜大昕、郁博文

生成 & 扩散 — Yoshua Bengio、朱军

效率 & 系统 — 刘知远、Noam Shazeer

AI for Science — John Jumper、Kirill Neklyudov、吴永辉

世界模型 & 具身 — Yann LeCun、Fei-Fei Li (李飞飞)

07

EVOLUTION

技术演进路线 · 从奠基到 Agent 与世界模型

2006–2012 奠基

反向传播推广、AlexNet 引爆深度学习（Hinton / Ilya / Bengio）

2013–2017 表征与强化

Word2Vec、DQN、GAN/VAE、ResNet、AlphaGo、PPO、Transformer 出世

2018–2020 预训练范式

BERT、GPT-2/3、Scaling Laws、Switch Transformer、Chinchilla 重估配比

2021–2023 开源与对齐

LLaMA 开源生态、InstructGPT/Constitutional AI/DPO 对齐、CoT 推理、ReAct Agent

2022–2024 多模态与生成

ViT/CLIP、Stable Diffusion、DiT（Sora 基础）、AlphaFold 2/3（诺奖）

2023–2025 效率与推理

LoRA/QLoRA、FlashAttention、Mamba、DeepSeek-R1 纯 RL 激励长链推理

2024–2026 Agent 与世界模型

ReAct→SWE-agent 编码智能体、LeCun JEPA 世界模型、RT-2 具身智能

08

LEARNING PATH

学习 / 研究路径 · 四阶段进阶

1 阶段一 · 打基础

数学 + Python + 机器学习基础（吴恩达 Coursera、李飞飞 CS231n 入门）

2 阶段二 · 深入深度学习

读 Transformer / BERT / GPT 原文，动手训小模型，理解 Scaling Laws

3 阶段三 · 专项突破

按 10 大方向选 1–2 个深入（对齐安全 / Agent / 多模态 / AI for Science）

4 阶段四 · 追前沿

跟里程碑论文时间轴、关系网络，定位你方向的「关键人物」并读其最新工作

∞

THE END

写在最后 · 安全人视角 · 3 条暗线

「AI 正在变成所有学科、所有机构的公共地基。2026 年人才版图的三条清晰主线：① 顶尖人才向少数前沿实验室收敛——Anthropic 上半年集中吸纳 Karpathy、Jumper（诺奖）等多位顶尖人物；② 中国形成以清华系为轴、大厂与创业公司并举的方阵——杨植麟、智谱、生数、面壁构成清华 AI 输出带，字节/阿里/腾讯把 AI 科学家推上权力中心；③ 师徒与同源网络跨越国界——Hinton→Ilya、李飞飞→Karpathy、唐杰→杨植麟、Bengio 同时牵动国际与中国学生。」

作为安全人，我把这张图翻译成 3 条要盯的暗线：

✦ 暗线一 · 安全基因在收敛

RLHF / Constitutional AI / Superalignment 高度集中在少数实验室，且向 Anthropic 收口。你用的模型，「安全基因」取决于这几家的路线选择——选型先问：有没有对齐透明承诺、出不出安全报告。

✦ 暗线二 · 国产选型看「能力来源」

DeepSeek 独立技术路线、MiniMax 强多模态与陪伴、月之暗面押长上下文与 Agent 集群。选哪家接进金融场景，先想清：训练数据怎么管、Agent 能否关进白名单、出口流量能否被审计。

✦ 暗线三 · 治理走向国际共识：Bengio 牵头的《2026 国际 AI 安全报告》把姚期智、张亚勤拉进顾问组，中国学界首坐全球规则制定桌。国内办法（生成式暂行办法、算法备案、深度合成标识）将与国际框架呼应，这张「政策风向标」得持续盯。

我是 SecNews，用 AI 赋能安全，用项目管理 AI。

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END

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