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      獨家丨MiniMax 高級研究總監鐘怡然已于半年前離職

      本文作者: 鄭佳美   2025-10-28 18:06
      導語:曾主導設計 MiniMax-01,讓百萬級長文本只用 1/2700 算力。

      雷峰網(公眾號:雷峰網) AI 科技評論獨家獲悉,MiniMax 高級研究總監鐘怡然已離職,具體去向暫未公開。

      據公開資料顯示,鐘怡然博士畢業于澳大利亞國立大學,師從李宏東教授與 Richard Hartley 院士。并曾在國際權威期刊及頂級學術會議上累計發表了 40 余篇研究論文,涵蓋 TPAMI、IJCV、IEEE TIP、CVPR、NeurIPS、ECCV、ICCV、ICLR、EMNLP 等領域,且持有多項美國專利。

      鐘怡然的科研成果在學術界與產業界都受到了廣泛關注,相關論文累計被引用近 2000 次。還曾獲的 2023 年 ICCV Workshop 最佳論文獎以和 2014 年 ICIP 最佳學生論文獎。

      博士畢業后,鐘怡然于 2021 年加入商湯科技,擔任高級經理,負責大語言模型、多輪對話及多模態融合方向的研究。隨后在 2022 年,以青年科學家的身份加入上海人工智能實驗室,擔任新架構探索組的 PI,OpenNLPLab負責人,專注于高效的大語言模型和視聽語言多模態融合。

      2023 年底,鐘怡然在 MiniMax 就大模型的高效架構方向提出構想,與研發團隊共同推進線性注意力機制在大規模語言模型中的應用。

      2024 年,團隊正式啟動 MiniMax-01 項目,由鐘怡然擔任項目負責人,全面主導模型的架構設計與研發工作。經過近一年的迭代與優化,MiniMax 于 2025 年初正式發布基于 Lightning Attention 架構的 MiniMax-01 模型。

      該模型一經推出便在業界引發廣泛關注,被普遍認為是一款具有突破性意義的大語言模型。MiniMax-01 在超長上下文處理能力方面表現尤為突出,采用團隊自主研發的 Lightning Attention 架構,通過線性或近線性注意力機制,大幅提升了模型在長序列輸入下的計算效率與可擴展性,有效突破了傳統 Transformer 在復雜度上的性能瓶頸。

      總體而言,業內普遍認為 MiniMax-01 在大模型的架構創新與效率優化方面走出了一條獨特路徑,代表了“高效長上下文建模”方向的重要技術進展。

      作為成就這一成果的核心人物之一,鐘怡然在項目中發揮了關鍵作用。他帶領團隊完成了從理論創新到工程落地的全過程,推動 Lightning Attention 成為業內關注的焦點,為 MiniMax 的技術體系奠定了基礎。

      對此 MiniMax 回應雷峰網 AI 科技評論,“鐘怡然已于半年前離職,此前只參與 M1 部分研發工作,祝福他未來有更好發展。”

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