杨植麟出生于1993年，来自中国。他高中就读于汕头金山中学，通过信息学奥林匹克竞赛获得清华大学保送资格。杨植麟曾梦想成为摇滚明星或流浪诗人。本科期间在清华大学组建了校园摇滚乐队Splay，担任鼓手和词曲作者。
教育经历
高中：就读于汕头金山中学。
本科：2011年保送进入清华大学，最初被录取到热能工程系，大二时转入计算机系，2015年以年级第一的成绩毕业。
博士：2015年进入卡内基梅隆大学（CMU）语言技术研究所（LTI），2019年获得计算机专业博士学位，师从苹果公司AI负责人Ruslan Salakhutdinov和Google AI智能首席科学家William W. Cohen。2019年：获得卡内基梅隆大学计算机专业博士学位。同年，作为第一作者，与谷歌、卡内基梅隆大学联合发表深度学习和自然语言处理模型XLNet。
工作经历和职业生涯
2019年：回国创立循环智能（Recurrent AI），专注于AI技术的研发和应用。
2023年：创立月之暗面科技有限公司（Moonshot AI），推出支持20万字输入的智能助手Kimi。
2024年：月之暗面估值超过33亿美元。
参与过的AI项目或科研成果
XLNet：在20个标准任务上超过了Google BERT模型。
Transformer-XL：首个全面超越RNN的注意力语言模型。
盘古NLP：主导开发的NLP大模型，获2021年世界人工智能大会“SAIL之星”称号。
智能助手Kimi：月之暗面公司推出的支持20万汉字输入的智能助手。
在人工智能领域的创新或突破
杨植麟在大模型和自然语言处理领域取得了显著成果，特别是在长文本输入优化、RoPE相对位置编码、Group Normalization等技术方面。他的研究和创业项目推动了AI技术的进步和应用。杨植麟的研究和创业项目在学术界和工业界都有重要影响。他的工作如XLNet和Transformer-XL在多个任务上取得了世界领先的成绩，推动了AI技术的发展和应用。
对AI的看法和观点
杨植麟认为，AI未来的发展方向将集中在大模型和通用人工智能（AGI）的实现上。他强调通过不断扩大模型规模（Scaling Law）和优化压缩来提升智能水平。他认为，AI技术的终极目标是实现AGI，而AGI将极大地改变人类社会，包括生产力提升、时间分配的变化以及新的虚拟精神空间的形成。当前的AI技术已经取得了显著进展，但仍存在一些局限性，特别是在数据稀缺和模型架构方面。他认为，现有的Transformer架构虽然强大，但在处理更通用的场景时仍有不足。为了解决这些问题，需要开发新的架构和方法，如无损压缩和长上下文（long-context）技术。AI技术将逐步渗透到各行各业，特别是在生产力工具和智能助手等领域。他强调，AI的核心价值在于个性化交互，通过提升上下文一致性和指令跟随能力，实现高度个性化的用户体验。他还指出，未来的AI产品将不仅仅是工具，而是与用户共创的伙伴。AI商业化需要结合技术创新和用户需求。他的公司月之暗面（Moonshot AI）专注于面向消费者（to C）的智能助手产品Kimi，通过技术创新实现长期的世界改变。他强调，AI产品的核心价值在于其智能增量，而不是简单的功能提升。
对AI的长远愿景：真正的人工通用智能（AGI）必然是全球化的，并且会与大量用户产生互动，共同创造价值。他强调，一个伟大的AGI公司应该结合技术理想主义，并将其通过优秀的产品与用户共同创造，从而推动人类文明向更高层次发展。
