开场白：AI圈的“华山论剑”，但比的是谁家模型更会“说人话”
最近几年，国内AI大模型的发展堪比“神仙打架”，各家公司和实验室纷纷掏出自己的“炼丹炉”，试图熬出一锅能让人类惊呼“这AI成精了”的电子鸡汤，但问题是：在这场没有硝烟的战争中，到底哪些专家是真正的“技术老饕”，哪些只是“跟风撒调料”的？
我们就来扒一扒国内AI大模型领域的“顶流”专家们——不搞玄学排名，只谈硬核贡献。（注：排名不分先后，毕竟AI圈的“内卷”程度，连GPT-4看了都摇头。）
技术流“扫地僧”：低调但实力炸裂的学术派
孙剑（旷视科技）
江湖人称“ResNet之父”（之一），虽然主攻计算机视觉，但旷视的“Brain++”平台和大模型布局里少不了他的影子，他的团队在自研架构上的探索，堪称“用数学公式写诗”。
经典语录（如果有的话）：“模型不是越大越好，但没试过怎么知道不好？”
张潼（香港科技大学）
前腾讯AI Lab负责人，现在是港科大的教授，张潼的学术论文能摞起来比人高，从统计学习到大规模预训练模型，属于“既能写公式又能撸代码”的六边形战士。
业内评价：“他讲大模型优化的时候，台下博士们的笔记本能记到冒烟。”
周志华（南京大学）
虽然以《机器学习》（俗称“西瓜书”）封神，但周老师团队在深度学习和弱监督学习上的研究，给大模型的训练效率提供了不少“骚操作”。
学生吐槽：“他上课说‘这个很简单’，然后推导了五块黑板……”
工业界“扛把子”：把AI从论文变成产品的狠人
王海峰（百度）
百度文心大模型的幕后推手，从ERNIE到PLATO，百度的模型名字越来越像科幻小说角色，王海峰的风格是“既要落地又要前沿”——比如让ERNIE去考司法考试，还真的考过了。
网友辣评：“百度AI唯一不‘翻车’的业务。”
贾扬清（阿里）
阿里云AI的掌门人，前Facebook AI架构负责人，他主导的“通义千问”大模型，目标是“让淘宝客服和李白写诗用同一套系统”。
经典事迹：在GitHub上写技术博客比某些人写朋友圈还勤快。
李笛（字节跳动）
字节的AI Lab负责人，搞出了“云雀”大模型，虽然低调到全网找不到几张照片，但字节的推荐算法能让你刷抖音停不下来，就有他的锅。
内部梗：“李笛开会三句话：数据呢？实验呢？上线A/B测试！”
新锐“黑马”：年轻人不讲武德
陈天奇（XGBoost作者，现任职于CMU）
虽然常驻美国，但陈天奇的TVM、XGBoost等开源项目被国内大厂“薅秃了”，他的工作让大模型训练速度“从拖拉机变高铁”。
程序员心声：“用他的代码前：我是菜鸡；用完后：我还能再卷三个模型！”
李沐（亚马逊AWS）
《动手学深度学习》的作者，把大模型教学做得像“深夜食堂”一样接地气，他的开源教程养活了一半转行AI的萌新。
学生感叹：“看了他的课，我才知道反向传播不是广场舞术语。”
争议区：谁在“风口”上飞，谁在“名单”上水？
AI圈也有“网红型专家”——比如某些靠“AI颠覆人类”的惊悚标题刷屏的大V，实际代码贡献可能还不如一个GitHub实习生，此处不点名，但群众的眼睛是雪亮的：
- 辨别标准：看论文引用量？No！看是否开源了能跑起来的代码。
- 灵魂拷问：如果离开大厂算力，他的模型还能自己“活”吗？
排名不重要，重要的是……
说到底，AI大模型的竞争不是“谁参数多谁赢”，而是谁能真正解决实际问题——比如让医疗AI看懂方言病历，或者让教育模型别把“鲁迅和周树人”当成两个人。
最后友情提示：本文纯属娱乐，真实科研请参考ACL/NeurIPS论文列表，至于那些没提到的专家——可能只是因为他们在实验室调参调疯了，没空上热搜……
（字数统计：成功熬过922字，AI表示“下次能写得更短吗？”）
