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GPT Image 2 正式上线后，AI 图像生成领域现在只剩两个段位：GPT Image 2，以及其它。
在大模型竞技场中，GPT Image 2 以 241 分的绝对优势遥遥领先，但比起跑分，这份研发名单其实更有看头。
并且华人还占据了团队的半壁江山。仔细看他们的履历，你会发现不少人来 OpenAI 之前，就已经在中国某所大学、某个实验室甚至科研夏令营里打过照面了。
陈博远是 GPT Image 2 的绝对核心成员，而他的成长却是华人学术「传帮带」的缩影。
高中时，陈博远在无锡参加科研夏令营，当时他未学过编程，在此认识了后来成为 Google DeepMind 资深研究员的华人学者夏斐。夏斐向他介绍深度学习，成为他进入 AI 领域的引路人。
两人此后一直保持联系。本科阶段，陈博远就读于 UC Berkeley 计算机科学与数学专业，进入 EECS 荣誉班，GPA 达 3.96，师从 Pieter Abbeel 从事相关研究，还于 2017 年创办机器人教育公司，经营至 2020 年。
MIT 读博第一年，陈博远因无论文产出陷入困境，夏斐提供关键支持，协助他发表第一篇有影响力的论文 NLMap。夏斐还两次邀请他到 DeepMind 实习，2023 年实习期间，他主导搭建多模态大语言模型数据合成管线，其总结的指令微调技术被用于 Gemini 2.0 研发。
带着这些积累，陈博远在 2025 年 6 月加入 OpenAI。除此之外，他还是 Sora 视频生成团队的成员，身兼数职。
在 MIT 期间，陈博远师从助理教授 Vincent Sitzmann，在计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）做世界模型方向的研究。而 Kiwhan Song，就是同一个实验室里、同一个导师带出来的同门师兄弟。
Sitzmann 实验室的核心研究方向是「世界模型」，简单说就是让 AI 通过心理模拟器预判物理世界的变化，而不只是单纯模仿像素。这种研究思路，或许也直接影响了 GPT Image 2 的技术方向。
两人在博士期间多次合作，联合发表了《History-Guided Video Diffusion》和《Large Video Planner》两篇论文，主要探索如何把扩散模型和序列生成结合起来，让模型在生成内容之前，先理清时序和空间上的因果逻辑。
除了这两位同门，团队里还有两位华人成员，他们来自工业界积累多年的华人研究员网络。
Jianfeng Wang 在微软工作了近 9 年，以首席研究员的身份专注于大规模多模态表示学习，在 DALL-E 3 研发期间，就和 OpenAI 团队有过深入合作。加入 OpenAI 后，他主要负责提升模型的指令遵循能力和对世界知识的理解。
Bing Liang 则在谷歌深耕了 5 年多，以高级软件工程师的身份参与了 Imagen 3、Veo 视频模型和 Gemini 多模态系列的核心研发工作，去年 8 月加入 OpenAI，负责图像生成相关的研究。
他们带来的不只是自己的个人能力，还有竞争对手多年积累的工程经验，以及曾经踩过的坑，为团队省去了不少弯路。
Weixin Liang 和 Yuguang Yang 是团队里另一个值得关注的组合，两人都毕业于浙江大学竺可桢学院，有着相同的本科背景。
Yuguang Yang 的履历跨度很大。本科时在竺可桢学院学工程，博士阶段则去了约翰斯·霍普金斯大学，攻读计算化学物理与机器学习专业，拿到学位后，先后在亚马逊 Alexa 做语音识别方向的深度学习研究，之后又去了微软 Bing，负责查询理解与大规模检索相关工作。
他还曾在清华大学做过访问研究，研究方向是用于纳米机器人在人体血管中导航的强化学习算法，期间发表了 7 篇同行评审的期刊论文。这种跨学科的积累，在 GPT Image 2 的发布演示中也能直接看到。
和 Yuguang Yang 相比，Weixin Liang 的成长路径更偏向学术。他在斯坦福 AI 实验室（SAIL）攻读博士，期间和 Christopher Manning、Li Fei-Fei、James Zou 等多位知名教授都有过合作。
在 Meta 实习期间，他发表了论文《Mixture-of-Transformers（MoT）》，通过引入模态解耦的混合专家模型架构，对 Transformer 的每一个非嵌入参数，包括前馈网络、注意力矩阵和层归一化，都实施了模态感知的稀疏化处理，最终将多模态预训练的计算成本降低了 66%，还在 30B 参数规模下完成了预训练验证。