团队规模不足百人（共 87 人）。分析发现，其显著特征是“年纪很轻”、“背 景豪华”、“聚焦技术”、“积累深厚”、“崇尚创业”和“华人抢眼”。
该团队平均年龄为 32 岁，“90 后”是主力军。他们引领的这一波大型语言模型技术风 潮，充分说明了那些经常被认为研发经验不足的年轻人，完全有可能在前沿科技领域取得重 大突破。
团队成员绝大多数拥有名校学历，且具有全球知名企业工作经历。从成员毕业高校分布 看，校友最多的前 5 大高校是斯坦福大学（14 人）、加州大学伯克利分校（10 人）、麻省 理工学院（7 人）、剑桥大学（5 人）、哈佛大学（4 人）和佐治亚理工学院（4 人）。另 外，该团队有 3 人是我国清华大学校友，即翁家翌、赵盛佳、袁启明，他们本科均在清华大 学就读，目前均在团队担任研发工程师一职。 不一味强调高学历，其成员并非“清 一色”的研究生学历，而是本、硕、博人数相对均衡。
团队成员有 10 人从谷歌跳槽加入，其他成员也大多来自 、、Uber、 Quora、、、、、Apple、Intel 等顶尖或知名科技 公司。另外，该团队有 5 人被评为 2023 年度“AI 2000 全球人工智能学者（全名单链接： ）”，其中 2 人为 联合创始人，2 人分别被评为 全球机器人和机器学习领域最具影响力学者。可见，技术型顶尖学者对创新型团队的引领作 用至关重要。
从成员职位构成看，该团队成员近 9 成为技术人员，未配备技术与产品之外的职能人员 （如公共关系、市场营销等人员），而是高度聚焦于技术研发。由此可见，在数字化传播时 代，一款人工智能产品只要性能足够优异，即使未配置专人做推广营销，也能在短短的一两 个月时间内在全球引爆。
是 在大型语言模型领域多年技术积累的结果。统计发现，在与 相关的先前 7 大技术项目研发中， 团队成员参与人数最多的是 CodeX 项目，共有 22 人参与过，占总团队人员总数的 25%；其次是 和 ， 共有 9 人参与过；第三是 GPT3，共有 6 人参与过；第四是 RLHF，共有 3 人参与过。由此 可见， 团队成员在生成式预训练语言模型领域有较深厚的技术积累，特别是 1/4 团队成员曾参与过同样基于 GPT3 的 CodeX 项目的研发经验，对后续成功研发 打下了坚实的基础。
团队中的华人表现抢眼。团队共有华人 9 人，占团队总人数 10%。其中 5 人 本科就读于中国内陆高校，3 人大学教育经历均在美国高校完成。梳理毕业于中国内陆高校 的 华人成员成长路径发现，他们就读于中国内陆顶尖高校的学习阶段均为本科， 之后赴美深造，获得硕士或博士学位，然后加入美国诸如 、 等创新型公 司。
华人学者欧阳龙参与了与 相关的 7 大技术项目中的 4 大项目的研发，他是 论文的第一作者，是 RLHF 论文的第二作者，可见他是这两个关键技术项目的 核心人员。 根据以上分析所获相关启示，就国内人工智能前沿技术发展提出以下建议：1）注重科 技兴趣和信仰培育，鼓励优秀年轻人投身于前沿技术创新浪潮；2）“大厂”前沿科技创新 疲态显现，鼓励年轻人将目光投向创业公司；3）海外华人学者是全球科技创新的重要力量， 鼓励加强对外学术交流。
