姜大昕

概况

姜大昕是阶跃星辰（StepFun）的创始人兼首席执行官，这家公司做的是通用大模型。他拥有博士学位，公开介绍中称他曾任微软全球副总裁、微软亚洲互联网工程院首席科学家^[1]。

研究与工程背景

他的研究与工程工作覆盖机器学习、数据挖掘、自然语言处理与生物信息学^[2][1]。界面新闻在 2024 年 6 月的报道中提到，他在微软工作了 16 年^[4]。

这四个方向离大模型的建造很近。机器学习提供的是把模型参数拟合到数据上的方法，通常是沿着让误差变小的方向一点点调整参数；自然语言处理提供的是任务本身——翻译、问答、摘要——以及用测试集衡量系统的习惯；数据挖掘与生物信息学则长期处理规模大、噪声多的数据集，其中的有用信号要靠统计方法提取，而不是靠人手写规则。把这几块放在一起，恰好覆盖了一家模型公司必须解决的问题：怎么从数据里学，以及怎么判断有没有学到。

创办阶跃星辰

2023 年 3 月，他升任微软副总裁；大约一个月后，他注册了阶跃星辰。据界面新闻报道，注册主体为上海阶跃星辰智能科技有限公司^[2][4]。

首次公开亮相时的两个判断

阶跃星辰在 2024 年 3 月首次公开亮相。在这次亮相中，他提出两个判断：scaling law（规模定律）决定了模型智能的上限；把多模态理解与多模态生成统一起来，是实现通用人工智能（AGI）的必要条件^[1]。界面新闻也把「多模态理解与生成的统一是通往 AGI 的必经之路」记为阶跃星辰方面的看法^[4]。

规模定律是一类经验规律：随着模型规模、训练数据量和训练算力的增长，模型在许多任务上的误差会以相当可预测的方式下降。说它「决定上限」，意思是模型能达到的边界主要取决于这条曲线被推到多远，而不是取决于在小模型上额外加多少技巧。

第二个判断说的是模型应该能处理什么。多模态理解指模型读入文字、图像、音频、视频并从中提取信息；多模态生成指模型反过来产出这些形式的内容。过去，读和写往往由不同的系统分别承担。把两者统一进同一个模型，意味着模型对图像或语音结构的学习可以影响它写出的内容，它写出的内容也可以被还原成图像或声音。他给出的理由很直接：在他看来，AGI 要求这样做，而不仅仅是这样做更方便。

管理层变化

2026 年 1 月，旷视科技创始人印奇出任阶跃星辰董事长，姜大昕在此之后继续担任首席执行官^[3]。

在公开记录中的位置

他的公开表述相当集中地说明了他对两件事的判断：大模型的天花板由规模决定，方向则指向一个既能理解、又能跨模态生成的统一模型。这两个判断都出现在阶跃星辰的亮相和公司对自身技术路线的说明中^[1][4]。他的职业轨迹——博士学位、长期任职微软、做研究管理，然后创办并经营一家模型公司——是若干中国大模型创业公司共有的样子，这也是他从大型科技公司转入创业这件事受到关注的原因^[2][4]。