清华姚班陈立杰全职加入OpenAI：理论计算机科学新星闪耀

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2026-01-16 13:31:12 机器之心Pro

清华姚班陈立杰全职加入OpenAI：理论计算机科学新星闪耀！清华大学「姚班」校友、加州大学伯克利分校助理教授陈立杰已正式加入 OpenAI，以全职身份开展研究工作。目前他在伯克利的状态为停薪留职，保留了在大学的教职。

陈立杰是理论计算机科学领域的顶尖青年学者，本科毕业于清华姚班，博士毕业于麻省理工学院，在计算复杂性理论等领域拥有卓越的学术成就。他的个人主页和 LinkedIn 页面尚未更新这一信息。

陈立杰高中就读于杭州外国语学校，在信息学竞赛领域表现突出。2011年，他获得全国青少年信息学奥林匹克竞赛金牌；2013年，他代表中国队参加国际信息学奥林匹克竞赛，不仅夺得金牌，还取得了全球第一名的成绩。

进入清华大学姚班后，陈立杰逐渐将重心从程序设计竞赛转向计算机科学理论研究。2016年，他获得清华大学本科生特等奖学金，并在答辩会上表示希望有生之年能看到P vs NP问题被解决。大三时期，他曾赴麻省理工学院进行科研交换，师从著名量子信息科学家Scott Aaronson教授。2017年，作为大四本科生的他在FOCS上发表了论文，成为首位在该顶级会议上发文的中国本科生。这篇论文解决了John Watrous于2002年提出的关于“量子统计零知识证明”的开放性问题，引入了“量子区分复杂度”这一新概念，证明了其与QSZK查询复杂度的关系，解释了传统分析方法的局限性。

本科毕业后，陈立杰赴麻省理工学院攻读博士学位，师从计算复杂性权威Ryan Williams教授。在此期间，他在计算复杂性、电路复杂度、伪随机性等领域取得了实质性突破。主要贡献包括硬度放大、非黑盒去随机化以及量子霸权的理论基石。他在博士期间多次获得理论计算机顶级会议的最佳学生论文奖，包括STOC 2019（Danny Lewin Award）和FOCS 2019（Machtey Award）。2022年，他的博士论文获得ACM博士论文奖荣誉提名以及MIT George M. Sprowls最佳博士论文奖。

2022年博士毕业后，陈立杰获得了UC Berkeley米勒基础科学研究所的Miller Fellowship，这是一项面向全球杰出青年科学家的全额资助计划。作为米勒研究员，他拥有完全的学术自由，在三年内专注于自己感兴趣的前沿课题。他于2025年7月入职UC Berkeley电气工程与计算机科学系担任助理教授，继续从事教学与科研工作。

(责任编辑：0882)

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