加入騰訊這件事，龐天宇是在小紅書上自宣的。昨天，他在實名賬號上發了一則招聘啓事，順帶確認了「最近加入騰訊混元」。

龐天宇是清華大學計算機系博士、前新加坡Sea AI Lab高級研究科學家，他也成為騰訊在近期繼前OpenAI研究員姚順雨之後，招攬到的第二位95後頂尖AI科學家。

在分工上，龐天宇和姚順雨並非從屬關係。公開報道顯示，龐天宇將擔任騰訊混元大模型團隊首席研究科學家，以及多模態強化學習技術負責人。而姚順雨此前披露的分工中，除了「CEO首席科學家」的title之外，他還擔任AI Infra部和大語言模型部負責人。

值得關注的是，騰訊引以為傲的混元3D系列，包括世界模型等業務，在去年進行的團隊架構大整合中，都歸屬到了多模態部門旗下。

和相對「低調」的姚順雨不同，龐天宇在中文互聯網有過「破圈」的經歷。早在2021年，他就以清華博士生身份登上綜藝《燃燒吧！天才程序員》，成為少數被公衆熟知的青年AI研究員之一。在知乎等論壇上，龐天宇也一直以實名活躍參與交流。

加入騰訊後，龐天宇第一時間在小紅書「自宣」。這種「網紅」風格的操作，其實也是近年來AI圈的行業風向：過去一年，社交媒體成了AI圈連接器——科研大佬、AI負責人在上面招聘、分享成果，各家企業都有「高P大佬」實名發帖。

而在騰訊內部，馬化騰一邊在員工大會上強調「穩紮穩打」，一邊親自為「元寶派」AI社交新玩法站台，並推出春節10億元現金紅包活動搶奪C端市場。

這兩條線合在一起，就變成了騰訊在AI上的的新敘事：產品上用元寶和混元衝鋒，組織上招募姚順雨、龐天宇這樣的95後頂尖人才，把一批「少年英雄」推到台前——27歲的騰訊，似乎想在AI業務上，換上一些年輕的新面孔來講故事。

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上過綜藝的AI研究員

2021年冬天，《燃燒吧！天才程序員》綜藝開播，鏡頭裏掃過的，是一羣20歲出頭的網絡安全和AI的研究員。

該節目將選手分為「攻防賽道」和「AI賽道」。「AI選手」龐天宇時年25歲，作為清華大學計算機系博士四年級學生參與了這檔綜藝。

在同一時期的媒體報道中，龐天宇曾用「正常」來形容自己。他強調自己「不穿格子襯衫」，日常會打籃球、健身、打遊戲、看電影。事實上，這也是這檔節目本身的用意之一，藉由這些精英年輕技術選手，試圖鬆動大衆對程序員羣體「單一、木訥、社交缺失」的固有想象。

出生於1995年的龐天宇，高一就獲得清華大學保送資格。2022年清華博士畢業後，他加入新加坡知名研究機構Sea AI Lab，擔任高級研究科學家。Sea集團在東南亞有着巨大影響力，也是知名電商企業Shopee的母公司。

加入Sea AI Lab之後，龐天宇迅速成為圈內認可的年輕研究者。據Google學術統計，他作為第一作者或共同第一作者，在ICML、NeurIPS、ICLR等國際頂級機器學習會議發表過大量論文，並且參與的研究總引用已經超過1.4萬次。

儘管引用數不能準確衡量一個學者的學術水平，但1.4萬次已經是年輕AI研究者中的頂尖水平。值得一提的是，姚順雨在Google學術的總引用數更為誇張，已經接近1.6萬次。不過，二人的研究方向完全不同，單看引用次數本身沒有太大對比價值。

回到龐天宇的SeaAILab研究生涯，他的研究興趣覆蓋了機器學習多個核心方向，尤其是可信機器學習、深度生成模型與魯棒性（robustness）領域。

所謂魯棒性，指模型在噪聲、分佈變化或對抗干擾等非理想條件下，仍能保持穩定表現的能力。它關注的不是模型在「標準測試集」上的最好成績，而是在真實複雜環境中是否可靠、是否可控。

在機器學習中，魯棒性和準確率之間，一直有着不可避免的權衡。龐天宇在ICML2022（國際機器學習大會）的一篇論文中指出，這種矛盾並非模型能力的本質問題，而是源於魯棒性定義本身不夠合理。

他提出了一個名為SCORE（自洽魯棒錯誤率）的新定義，通過重新調整魯棒性訓練的損失度量，用更符合「局部等變性（local equivariance）」的方式描述魯棒模型應有的行為。實驗結果顯示，模型可以在保持高準確性的同時，兼具更穩定的對抗魯棒性。

從研究方向看，龐天宇長期關注模型在複雜環境下的穩定性與魯棒性問題。這類工作並不直接追求能力上限，卻對多模態系統和智能體在真實產品中的可靠運行至關重要。在騰訊近期不斷強化多模態與Agent的背景下，引入具備這一研究取向的人才，本身就帶有明顯的工程和產品導向。

最近兩年，龐天宇的研究重點不斷延伸，聚焦於大模型與多模態系統在真實部署中的風險問題。2024年，他參與發表在ICML2024的論文中，系統性展示了多模態大模型在Agent化之後可能出現的安全放大效應：在實驗設定中，單一對抗輸入一旦被某個智能體「記住」，就可能在多智能體交互中快速傳播，導致整體系統失效。

這項工作首次將「大模型越獄」從單模型問題，推進到多智能體系統層面，並給出了可復現的實驗路徑。

從公開成果看，龐天宇的研究覆蓋生成、理解與系統層問題，既能參與核心模型工作，也能處理多模態與Agent落地時的穩定性與邊界問題。這種技術完整度，與騰訊當前混元體系的需求高度契合，也在一定程度上解釋了騰訊為何向其伸出橄欖枝。

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龐天宇來了要幹啥？

混元的多模態部門是在去年架構重組後的產物。從騰訊的模型版圖看，該部門涵蓋生圖、視頻、3D生成（單體/世界模型）等多個領域。

隨着「少帥」龐天宇空降，我們先盤點一下他面前的騰訊混元多模態家底。

生圖部分，混元圖像已經更新到3.0（HunyuanImage3.0-Instruct），並推出圖生圖版本並開源。與早期更強調「生成質量」的模型不同，這一版本更突出對複雜指令的理解與執行，把文本理解、視覺理解和圖像編輯整合在同一套多模態架構中。

視頻生成方面，2025年，騰訊圍繞混元視頻系列持續補充了圖生視頻、定製化生成等能力，並優化推理與部署方案，使其更適合開發者使用。

3D是騰訊多模態佈局中更具長期指向性的方向。目前，騰訊已經正式發布並開源了混元3D世界模型，能夠從文本或圖像生成可漫遊的三維場景，並支持導出到真實生產管線中繼續編輯和使用。

圍繞這一模型，混元3D系列在2025年持續迭代，同時配套推出面向生產流程的工具產品，強化幾何精度、可控性與結果復現能力。

如果把這三條線放在一起看，混元多模態的階段性成果已經清晰：圖片、視頻、3D生成全方位推進的同時，在生態上全面開源，試圖在開發者社區層面不斷擴大影響力。

從行業視角看，騰訊混元在多模態方向的開源模型活躍度較高，其中混元3D系列在 Hugging Face社區的下載量超過百萬次，並在開發者羣體中受到關注。相比之下，儘管混元也發布了大語言模型（如 Hunyuan-Large、Hunyuan-A13B 等），但在業內聲量上要落後於自家的多模態生態。

另一方面，隨着多模態模型的能力逐漸補齊，新的難題纔開始顯現。當下混元多模態面臨的問題，不是「能生成什麼」，而是能不能穩定地按用戶的意圖，把複雜任務完成。

不同形態下，這個問題各有側重。圖生圖不僅要改得準，還不能誤傷其他區域，風格和結構也要保持一致；視頻生成的挑戰在於運動是否自然、鏡頭和主體能否前後一致，以及長序列是否容易失控；而在3D場景中，難點則集中在幾何精度、結果可控性，以及生產流程能否穩定復現。

去年8月，字母AI曾專訪騰訊混元3D負責人郭春超。採訪中，他表示，後續的重要優化方向之一，是逐漸降低用戶使用門檻，「比如幫助用戶做更多的prompt改寫，或者提供更多模態的輸入，例如‘文+圖’或‘文+多張圖’，使其可控性能更契合用戶的想法。」

不難看出，提升可靠性一直是混元內部聚焦的方向。而隨着近期騰訊釋放出更多補強C端AI業務的信息，持續優化多模態模型的緊迫性進一步提升。

近期舉行的騰訊員工大會上，馬化騰現身並為元寶站台，騰訊方面一邊上線「元寶派」這種多人社交形態的探索，並配套春節10億元紅包玩法，把AI助手從單人對話拉向羣體場景、拉向更高頻的社交分發。元寶中的各種多模態能力也將迎來海量用戶的檢驗。

而相比B端場景，C端場景下模型輸出的穩定性要求會顯著提高。B端用戶往往不介意花一些時間「抽卡」，但C端用戶儘管對細節質量要求沒那麼高，卻更考驗模型的可靠性，因為他們往往沒有足夠的耐心去反覆嘗試。

由此，可以提出一個龐天宇來了要「幹啥」的猜想：為混元補強多模態強化學習與模型行為邊界研究的能力，提升多模態場景下模型輸出的穩定性、跨模態生成與理解任務的優化等方面。

另一方面，拋開業務層面，作為近期被騰訊招攬的第二位95後年輕AI學者，龐天宇的加入，顯然也釋放了組織層面的信號：在AI業務上，騰訊開始有意展示一批年輕的面孔。

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AI業務要擺脫「舊形象」，新面孔很重要

「我們團隊非常年輕且國際化，團隊博士比例大約佔2/3，基本上都來自於海內外名校。」去年，在專訪郭春超的過程中，他曾這樣向字母AI形容混元3D團隊人員情況。

在這場對話後不久，混元對外公布了架構大調整，同時先後引入了姚順雨與龐天宇兩個年輕人，分別坐鎮語言模型/基建層和多模態領域。

這背後，是騰訊在AI業務視角下，人才結構策略正在發生的明顯變化。過去兩年裏，騰訊開始更明確地把AI人才視為技術競爭的核心力量。

啱啱過去的騰訊年會上，馬化騰曾表示：「每個企業的基因不同、體質不同，騰訊的風格就是穩紮穩打」，並指出ChatGPT、DeepSeek等產品改變了行業進程，但騰訊要堅持以「產品長期競爭力和用戶體驗」為核心的路徑。

與此同時，他提及騰訊在過去一年加大了對原生AI人才的吸引力度，通過年輕化力量重構研發團隊。在騰訊走進27歲的這一年，馬化騰用「重構」和「年輕人才」兩個關鍵詞，來形容AI業務的戰略調整。

這一策略在騰訊的青雲計劃中體現得更具體。該計劃面向全球招募2024–2026年畢業的博士，以及2025–2026年畢業的本科和碩士生，為青年人才提供師資、算力和極具競爭力的薪酬職級。

馬化騰講話中的「重構」，在某種程度上為騰訊AI和混元團隊構建了一種梯隊式成長敘事，讓更多技術青年看到在騰訊內部成長為技術骨幹的路徑。

另一方面，字節跳動、阿里巴巴等大廠也在用真金白銀搶人：字節增長員工薪酬與年終獎金預算，將獎金總池提升約35%，並提高薪酬調整預算以增強AI業務的薪資競爭力；阿里秋招中AI崗位佔比超過六成，明確把AI技術人才作為重點增長方向。

為了對標這些動作，騰訊除了資源投入，也開始樹立一批年輕的帶頭人，如姚順雨、龐天宇等成為團隊的標識。

過去相當長一段時間裏，騰訊給外界的整體印象偏向剋制與穩健，但「穩紮穩打」的另一面，是大公司在組織和決策上的慣性。這種氣質在AI競賽中並不佔優：在C端層面，騰訊的元寶既沒能壓制豆包和DeepSeek，甚至在部分聲量與活躍度上，也被後來者千問反超。

正因如此，從核心團隊成員開始調整，對外釋放更年輕、更具進攻性的面孔，成為騰訊打破路徑依賴、重塑AI敘事的一種必要選擇。

跑到小紅書和知乎連續發招聘啓事的龐天宇，正是這種轉變最直觀的信號——代表未來生產力的AI行業，敘事邏輯上要呈現出「新瓶裝新酒」。27歲的騰訊需要一批「少年英雄」，為3歲的混元講好AI的故事。