Пугачева готова вернуться на сцену из-за нехватки денег
10.08.2026 03:15:19
Когда в середине 2010-х годов OpenAI только начинала свою деятельность, самым первым стажёром организации, ещё не имевшей и малой доли той известности, которая придёт к ней позже, стал молодой исследователь по имени Джим Фань. Спустя десятилетие тот же человек возглавит одну из ключевых исследовательских групп NVIDIA, отвечающую за создание «мозга» для гуманоидных роботов будущего, — редкий пример карьеры, буквально прослеживающей всю дугу развития современного искусственного интеллекта, от первых экспериментов до воплощённого ИИ.
Джим Фань, известный в академических публикациях также под именем Линьси Фань, получил образование в области компьютерных наук в Колумбийском университете. Его интерес к глубокому обучению сформировался на волне прорывов начала 2010-х годов — прежде всего под впечатлением от AlexNet, нейросети, заменившей громоздкие вручную спроектированные конвейеры компьютерного зрения простым сквозным отображением пикселей в метки. Именно эта элегантность решения оставила у него неизгладимое впечатление и легла в основу его последующей исследовательской философии: чем сложнее становятся системы, тем проще должны быть модели, которые ими управляют.
Ранняя карьера Фаня оказалась удивительно насыщенной знаковыми именами и проектами. Он стал самым первым стажёром OpenAI за всю историю организации, приняв участие в разработке инициативы OpenAI Universe, а вместе с соавторами написал статью World of Bits, представленную на конференции ICML в 2017 году, — первый в истории ИИ-агент, обучившийся управлять веб-браузером с помощью клавиатуры и мыши. Параллельно он работал с главным научным сотрудником Эндрю Ыном и исследователем Дарио Амодеем над проектом DeepSpeech — масштабной системой сквозного распознавания английской и китайской речи, а также выполнял обязанности научного ассистента под руководством Йошуа Бенджио и Аарона Курвиля, занимаясь исследованиями в области глубокого полуконтролируемого обучения.
Степень доктора философии Фань получил в Стэнфордском университете под руководством Фей-Фей Ли — фигуры, которую в индустрии нередко называют «крёстной матерью искусственного интеллекта». Его диссертационные исследования были посвящены глубокому обучению с подкреплением, робототехнике, компьютерному зрению и масштабируемому распределённому обучению — дисциплинам, которые впоследствии станут основой всей его дальнейшей научной карьеры.
В NVIDIA Фань прошёл путь стремительного карьерного роста: с 2021 по 2023 год он занимал должность научного сотрудника, с 2023 по 2024 год — старшего научного сотрудника, а в 2024–2025 годах — старшего менеджера и главного научного сотрудника, в этот период основав исследовательскую группу GEAR. Сегодня он занимает должность директора по искусственному интеллекту и заслуженного научного сотрудника компании.
За годы работы в NVIDIA Фань возглавлял или соруководил рядом заметных проектов: Voyager, MineDojo, Eureka, VIMA, Prismer и упомянутый ранее World of Bits. Особого внимания заслуживает проект MineDojo — работа «Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge», получившая награду за лучшую статью на конференции NeurIPS, одной из самых престижных научных площадок в области машинного обучения.
Ключевым проектом текущего этапа карьеры Фаня стала лаборатория GEAR (Generalist Embodied Agent Research), которую он основал и возглавляет совместно с профессором Юкэ Чжу. Миссия группы — создание базовых моделей для воплощённых ИИ-агентов, действующих как в виртуальных, так и в физических мирах: исследовательская повестка охватывает большие языковые модели для планирования и рассуждений, модели, связывающие зрение и язык, а также модели мира, обученные на масштабных данных.
Параллельно Фань выступает сооруководителем проекта GR00T — масштабной инициативы NVIDIA по созданию базовых моделей для гуманоидных роботов, представленной генеральным директором компании Дженсеном Хуангом на конференции GTC как настоящий «прорывной проект» компании. Сам Фань описывает стратегию обучения роботов как трёхкомпонентную систему, объединяющую данные из интернета в массовом масштабе, данные симуляций и данные, полученные непосредственно от реальных роботов, — подход, который, по его убеждению, в ближайшие годы позволит создать так называемого «базового агента», способного обобщать навыки, воплощения и реальности — как физическую, так и виртуальную.
Свою профессиональную миссию Фань формулирует лаконично: он стремится сделать интеллектуальных роботов такой же неотъемлемой частью повседневной жизни, какой сегодня являются смартфоны, и убеждён, что закладывать основы для этого будущего необходимо уже сейчас. Своё видение места нынешнего поколения исследователей в истории технологий он выразил образно, назвав себя и коллег родившимися как раз вовремя, чтобы разгадать робототехнику.
Несмотря на широкую известность в узких профессиональных кругах, Фань не стремится к публичному вниманию в привычном медийном смысле — его репутация строится на глубине исследований и реальном практическом влиянии, а не на самопрезентации. При этом его публикации в социальных сетях, сочетающие технические анонсы с философскими размышлениями о траектории развития искусственного интеллекта, регулярно собирают значительную аудиторию среди исследователей, инвесторов и инженеров — редкое сочетание научной строгости и способности доступно объяснять сложные технические вехи широкой профессиональной аудитории.
Сегодня Джим Фань продолжает руководить лабораторией GEAR и проектом GR00T в NVIDIA, оставаясь одним из ключевых архитекторов направления воплощённого искусственного интеллекта в индустрии. Путь от первого стажёра только зарождавшейся OpenAI, работавшего бок о бок с будущими знаковыми фигурами отрасли, до директора по ИИ в одной из крупнейших технологических компаний мира — редкий пример карьеры, в которой каждый профессиональный этап оказывается логичным продолжением предыдущего, а конечной целью остаётся создание интеллекта, способного действовать не только на экране, но и в физическом мире.
Джим Фань, исследователь ИИ NVIDIA. Фото с сайта the-decoder.com
| Родился: | 00.00.1994 () |
| Место: | Шанхай (CN) |
