腾讯多模态研究团队近期迎来了一位重量级技术人才的加盟。

刚刚，据行业可靠渠道透露，前OpenAI研究员田永龙已于近期正式加入腾讯大语言模型部门，未来的工作将重点聚焦于VLM（视觉语言模型）的研发与创新。

▲田永龙领英主页 在OpenAI期间，田永龙曾参与GPT-5的研发工作。加入OpenAI之前，他在Google Research和DeepMind长期深耕视觉表征学习与对比学习等领域，这些研究成果对后续的视觉模型及多模态表征学习产生了深远影响。 谈到学术贡献，他最被同行熟知的便是那篇经典论文 Supervised Contrastive Learning。该论文提出了**监督对比损失（SupCon Loss）** 的核心概念，其关键思路是将原本应用于无监督场景的对比学习方法，成功迁移到有标注的全监督场景中。采用这一策略的ResNet-200卷积神经网络，在ImageNet上直接达到了81.4%的Top-1准确率，即便以今天的标准来看，这一成绩依然十分亮眼。 此外，田永龙还是另一篇经典论文Contrastive Multiview Coding的第一作者。该论文提出了**对比多视图编码（CMC）** 方法。简单来说，就是通过对比学习，使同一场景的不同视图（如颜色通道、深度图、光流图）在特征空间中彼此靠近，而不同场景的视图则相互远离，从而最大化视图间共享的互信息，同时过滤各自特有的噪声。有趣的是，实验证明这一方法不仅在图像和视频的无监督学习上达到了当时最优水平，而且随着视图数量的增加，得到的表征质量也随之提升。这项工作深刻影响了后续包括SimCLR、MoCo在内的一系列主流自监督方法，可以说在相当长一段时间内左右了技术路线的发展方向。 截至目前，田永龙在谷歌学术上的总被引次数已高达**29330次**——对于一个刚刚走出校园几年的研究者而言，这一数字本身就足以说明其学术影响力。 田永龙的学术背景同样十分扎实。他本科毕业于清华大学，随后在香港中文大学攻读硕士学位，**师从汤晓鸥和王晓刚**。这两位是中国计算机视觉领域的标杆人物，也是商汤科技的联合创始人。王晓刚目前仍担任商汤首席科学家。之后，田永龙前往麻省理工学院攻读博士学位，**师从知名计算机视觉大牛Phillip Isola**——又一位在学术界享有盛誉的权威专家。 博士毕业后，他先加入Google Research担任资深研究科学家，随后转至DeepMind担任相同职务。2024年10月加入OpenAI担任研究团队成员，直到近期正式加盟腾讯。 田永龙的加盟，显然是腾讯在多模态大模型、VLA模型领域的一次针对性人才补强。这位在视觉编码、跨模态对齐等方向拥有深厚积累的研究者，有望为腾讯下一代混元多模态模型的发展提供坚实的技术支撑。本周一，腾讯的Hy3（混元3）刚刚正式上线，相比Hy2，在复杂推理、指令遵循、编程和智能体等方面均有显著提升。 值得注意的是，田永龙的加盟只是腾讯近期持续加码大模型人才布局的一个缩影。去年，前OpenAI研究员、智能体研究大牛**姚顺雨**加入腾讯，出任“CEO/总裁办公室”首席AI科学家；今年年初，前新加坡Sea AI Lab研究员**庞天宇**加入腾讯混元多模态部Exploration Center，担任腾讯混元多模态强化学习首席研究员及技术负责人。在多模态生成方面，2025年腾讯还引入了原阿里通义实验室应用视觉团队负责人薄列峰、微软亚洲研究院原首席研究员胡瀚等业界知名专家。 如今，原生多模态能力已成为基础模型的标配。随着腾讯持续扩充混元研发团队、不断引入顶尖AI研究人才，它在原生多模态模型、VLA模型等领域下一步会有什么新动作，值得业界持续关注。