李宇轩

⾯壁智能智能进化⾸席科学家

李宇轩，面壁智能智能进化首席科学家，清华大学计算机系博士、"水木学者" 博士后（高性能计算方向）。 信息学竞赛保送清华大学，国内外大学生超算赛事七战五冠（含 ASC'17、ISC'17 世界冠军）。曾任国家超级计算无锡中心核心技术负责人，主导重大科学计算应用在 "神威・太湖之光" 上的系统级性能优化，并跑出全球首个 50 光子高斯玻色采样全系统模拟；为 "九章" 光量子计算机设计核心模拟算法，助力中国首次实现 "量子霸权"，成果发表于《Science》正刊并入选 2020 年度中国科学十大进展。曾作为技术一号位从零构建国产 AI 芯片自主算力底座，从零搭建 50 余人基础软件团队、统筹 100 余人协同。 现为 MiniCPM 系列模型共同一作，该系列模型全球下载量超 6500 万次。现研究主线为 RSI（递归式自我改进）当前以智能体驱动大模型研发全流程自动化为路径，逐步实现模型的自我改进。在系统软件层提出 Forge Engineering（锻造工程）软件工程新范式：由 AI 智能体围绕特定芯片与任务负载，以 "构造 — 验证" 的迭代闭环产出深度定制的高性能定制软件。在其主导下，团队先后发布三项成果，构建起覆盖训练框架、应用到算子的完整 Forge 体系。 其中包括 ForgeTrain，是全球首个完全由 AI 编写的生产级预训练框架，已用于训练 MiniCPM5，在英伟达与昇腾双平台上训练效率全面超越 Megatron-LM、MindSpeed 等主流框架；ForgeStencil，由 AI 自动优化的工业与科学软件系统；ForgeKernel，通用算子锻造框架，同时登顶英伟达 SOL 官方榜与华为昇腾 CANN Bench 官方算子榜，以同一套方案适配不同芯片生态。 合作发表论文 40 余篇，Google Scholar 引用近 6000 次，获中国青年五四奖章（集体）、江苏省 "U35 探索奖" 等荣誉。研究履历横跨超算、量子计算、国产芯片、大模型与 RSI，是连接 "算力硬件" 与 "AI 算法" 的复合型技术领袖。