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title: "0博士组合拿下ICLR时间检验奖！两个GPT天才本科生+二本逆袭LeCun弟子，十年论文终封神"
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tags: ["ICLR","DCGAN","机器学习","Thinking Machines Lab"]
published_at: "2026-04-25T03:35:53+00:00"
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# 0博士组合拿下ICLR时间检验奖！两个GPT天才本科生+二本逆袭LeCun弟子，十年论文终封神

Canonical URL: https://www.traeai.com/articles/fc6b79e0-c9fc-4e42-b4b6-b1350d997e68
Original source: https://www.qbitai.com/2026/04/406892.html

## Summary

ICLR 2026时间检验奖授予DCGAN论文，三位作者均无博士学历，如今齐聚Thinking Machines Lab。

## Key Takeaways

- DCGAN开创了图像生成子领域，引用量超2万。
- 三位作者背景各异，最终共同加入Mira初创公司。
- ICLR还颁发了两篇优秀论文奖及一篇提名奖。

## Content

Title: 0博士组合拿下ICLR时间检验奖！两个GPT天才本科生+二本逆袭LeCun弟子，十年论文终封神

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2026-04-25 11:35:53 来源：[量子位](https://www.qbitai.com/)

三作者如今齐聚Mira初创

##### 鹭羽 发自 凹非寺

 量子位 | 公众号 QbitAI

ICLR 2026时间检验奖新鲜出炉，获奖者——

GPT天才本科生**Alec Radford**。

![Image 1: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/6f8177bdfabd4c23f2c8d6590e10a623.webp)
网友们纷纷送来祝贺：“实至名归！”

![Image 2: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/78d94b8ccb8ef7bd8f0916c27cae56eb.webp)
Alec为人相当低调，其社媒清一水的都是转发推荐他人优秀成果。

但实则他在OpenAI里是和Ilya齐名的技术大神，也是**初代GPT系列奠基者**。

奥特曼曾称他为爱因斯坦级别的天才，OpenAI总裁更是直言：

> 只要他想要的，我们都给。

![Image 3: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/4fd67b686d43208bd5f7f66d4a67031d.webp)
如今，这篇他在十年前一作发表的**DCGAN**论文，终于正式封神！

引用量超2w，是机器学习领域最具影响力的论文之一，也是公认的GAN工程应用开山之作。

而这篇论文之所以引人注目，还有另一层原因：

三位作者，**没有一个是博士生**。

u1s1，这真的很酷！

![Image 4: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/a691dedd96fcc5a784375599cc7fb2f5.webp)
## 时间检验奖首次颁给本科生

出乎意料的是，本届ICLR一口气开出个双黄蛋，两个时间检验奖分别是**DCGAN**和**DDPG**。

前者直接影响了GPT系列模型的核心逻辑，后者则来自谷歌DeepMind，证明了深度强化学习可以应用于连续控制。

![Image 5: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/e7c72c3d2eb853fb9c2efc67a809101e.webp)
这也是ICLR连续三年都在以时间检验奖的形式认可机器学习成果，也足见这两篇论文的经典程度不分伯仲。

组委会是这样评价DCGAN这篇论文的：

> 这篇俗称DCGAN的论文，首次成功验证了基于学习的生成模型能够生成多样化、真实且结构复杂的图像。
> 
> 
> 该研究成果**正式开创了图像生成子领域**，如今图像生成已是机器学习领域最热门的研究方向之一，同时在工业领域落地了大量成熟且成效显著的应用。
> 
> 
> 尽管相关技术不断迭代升级 _（从生成对抗网络逐步发展至扩散模型）_，但DCGAN依旧历久弥新，是奠定这一重要研究领域的关键里程碑。

本论文共有三位作者，**2个本科1个硕士**。

![Image 6: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/8aa8b0964c842cfc58fad754eb111caa.webp)
其中，**Alec Radford**本科毕业于富兰克林·欧林工程学院 _（Franklin W. Olin College of Engineering）_。

据网友介绍，这是一所规模不大但实力不容小觑的工程院校。

通常只有400名学生，知名度虽不及哈佛、MIT等同类科技学校，但它们的学生在项目方向上个人自由度高，学校学术能力媲美常春藤名校。

![Image 7: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/41e56368e01204a9c705682e2360bda8.webp)
在那里，他和同学们一起创立了公司Indico，并随后加入OpenAI，一干就是八年。

他是最早期GPT系列论文的核心贡献者，几乎参与了OpenAI所有的重大突破，也是多模态模型**CLIP**的主导者。

他所提出的Transformer架构加生成式预训练的方法，直接奠定了后续ChatGPT和其它大模型的基础，同时也在GPT-1到GPT-3、Whisper、DALL-E的研发中担任关键角色。

截止目前，Alec Radford的论文总被引数已超**35万**。

![Image 8: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/efdae118134d55eee03ab0c112f9443e.webp)
但在2024年底，Alec正式宣布告别老东家，转而追求独立研究。在去年3月，他以顾问的方式加入了前OpenAI CTO Mira Murati创立的**Thinking Machines Lab**。

和他同期进新公司的，还有前OpenAI首席研究员Bob McGrew。

![Image 9: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/f7a463b83e8eaa9a5e0ff7b0297eb7a8.webp)
另一位本科生作者**Luke Metz**，和Alec都出自欧林工程学院，并在毕业后加入了Alec创立的Indico公司。

他也是OpenAI的初始成员之一，随后他进入谷歌担任长期研究员，研究重心从生成模型逐渐转向优化算法和元学习，并在2022年短暂回归OpenAI，24年底转投Thinking Machines Lab。

![Image 10: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/22cf0eaf24ebb0b9f5d107457f3b7e05.webp)
最后一位作者**Soumith Chintala**，他广为人知的身份除了是DCGAN论文作者之一，还是PyTorch的核心作者、Meta前副总裁。

他本科就读于韦洛尔理工学院 _（VIT）_，这是一所当地的二流工程院校，这也让他在申请硕士时屡屡碰壁，被12所高校连续拒绝。

直到最后，他终于坚持不懈收到了纽约大学发来的offer，并成功收获LeCun青睐，得以**师从LeCun**。在那里，LeCun影响了Soumith的研究方向，他开始从事早期深度学习研究。

但在完成硕士学位后，Soumith再次碰壁，几乎申请的全部工作都被拒绝，只能进入一家名为MusiAmi的小型创业公司，从事移动深度学习工作。

直到2014，在Lecun的引荐下，他进入Meta工作，并带领团队成员主导设计了**PyTorch**。而PyTorch已经成为目前全世界使用最广泛的开源机器学习平台之一。

在Meta工作11年后，Soumith一路从L4工程师晋升至副总裁，成为Meta核心人物。在2025年底，他离开了Meta，并加入Thinking Machines Lab担任CTO。

![Image 11: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/337b673c87ddb4cc871ed8c9edaef0b8.webp)
自此，DCGAN三位作者兜兜转转，最终再次齐聚**Thinking Machines Lab**。

## 其余获奖情况

除此之外，ICLR还颁布了两篇优秀论文奖：

![Image 12: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/9a432b166aa3208816ffe8f87d483024.webp)
*   《Transformers are Inherently Succinct》：率先提出简洁性是衡量Transformer表达能力的新维度，同时证明Transformer在描述某些复杂概念时，相比RNN等模型存在指数级甚至双指数级优势。
*   《LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation》：设计了一种可扩展的方法来评估LLM的多轮对话能力，同时发现当交互涉及多轮对话和指令不明确时，LLM的适应性和可靠性会大幅度下降。

和一篇优秀论文提名：

![Image 13: 图片](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/094a7c8c14427152553b04497a888a2c.webp)
其中，研究者运用逼近理论，为主流Muon优化器设计了一套极分解设计最优多项式逼近方案，收获了业界一致的认可。

_参考链接：

 [1]https://blog.iclr.cc/2026/04/22/announcing-the-test-of-time-awards-from-iclr-2016/

 [2]https://scholar.google.com/citations?user=dOad5HoAAAAJ&hl=en

 [3]https://www.bostonglobe.com/2023/06/10/business/how-couple-olin-college-students-helped-spark-ai-chatbot-revolution/

 [4]https://techcrunch.com/2025/04/08/mira-muratis-ai-startup-gains-prominent-ex-openai-advisers/

 [5]https://timesofindia.indiatimes.com/etimes/trending/meet-soumith-chintala-indian-origin-techie-rejected-by-12-us-universities-now-cto-of-thinking-machines-lab/articleshow/126552880.cms_

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