在5月23日晚上，“ MIT技术评论”中的“ 35岁以下的创新者”清单在上海发布。 Kabilang sa Mga naperiling Mga Kandidato，Ang Ilan ay gumagamit ng na mapagkukukunan ng ekosistema ng ekosistema upang maisulong maisulong ang pagkakakasama ng teknolohiya ilan ay gumagamit ng mga cross-species na paglipat ng mga photosynthetic system upang baligtarin ang mga degenerative na sakit, at ang ilan ay gumagamit ng mga topological metamaterial upang muling isulat ang mga Sonic wave manipulation policy. Their research ranges from the atomic imaging laboratory to the line of minute production, from the destruction of microprotein to the Macroquantum superiority to verify ... the list of "innovative technology below 35 years old" in China in 2024 "deep tech" wechat photo officer photo an pictureG paper noticed that in this list of leaks, the AI ​​talents for a large proport离子和青年的力量继续强调，年轻的候选人只有27岁。此外，还选出了上海两家“ MOSU太空”公司的代表。中国在AI领域的力量：从DeepSeek和Mosu领域，他们是在2017年被选中的。DeepTech和MIT技术评论正式在中国推出了TR35选择，该选择重点并探索了中国新兴技术领域的年轻变革力量。经过8年的选择，越来越多的年轻人才被更多的人看到，尤其是在AI领域。实际上，中国人才在全球AI领域发挥了越来越重要的作用。 NVIDIA的创始人兼首席执行官Huang Renxun最近在华盛顿举行的一项活动中：“全球50％的AI研究人员来自中国……” 2024年，OpenAI释放了GPT-4O，其中GPT-4O团队的17名成员中有6名是中国人，提供了近35.29％的中国人。在致力于智能论文和项目的114名主要AI研究人员中，他在Google研究人员中的比例约为20％，NVIDIA研究人员的比例为40％。该TR35的选择还发现，在AI领域中取得了巨大成就。清单上的第一名来自DeepSeek，这引起了自今年春季庆祝活动以来引起了很多关注。研究人员Shao Zhihong首次完成了DeepSeekmath项目，最初通过高质量的培训前和基于GRPO的刺激方法来改善模型的数学和逻辑推理。专门用于国外研究和发展的中国面孔尚未被遗忘。 Google Deepmind的研究科学家徐朱就是其中之一。他建议一种使用合成空间推理数据训练视觉模型的方法，以生产由于缺乏机器人数据而导致当前基本模型的拟合。专注于上海，已为TR35 LI选择了两家Mosu太空公司的代表英石。一位是上海北港大学副教授，武文·新奇（Wuwen Xinqiong）的联合创始人兼首席科学家戴郭豪（Dai Guohao）。他创建了一个包括推理和行动在内的智力范式，并在一般运营系统和密集知识领域中促进代理技术应用。其余的是Jieyuexing的首席科学家Zhang Xiangyu，约会是行业多模型的最早建筑之一，其中包括图形和文本生成和理解，并发布了中国首个具有1000亿个参数的本地多模式模型。根据粗糙的统计，此时选择的35个至少一半与AI直接相关。他们专注于大型语言模型，通用机器人，自主驾驶，三维太空智能，量子计算和其他领域，并不断努力在AI技术中取得成功并应用于劳动力和生活，并用科学研究成果来解释中国的AI青年能力。年轻人改变的动力：最年轻的候选人只有27岁。通过查看此时35人的名单，有30岁以下的人（包括上面提到的Shao Zhihong）。最小的是只有27岁的Openai研究员Yao Shunyu。他是对代理商产品的第一批OpenAI的主要贡献，在2025年的深度研究中。在初步研究期间，他为语言代理方向的开放和发展做出了基本贡献。 Yao Shunyu提出的反应方法首先引入了“原因”范式，该范式为创建多功能和测得的语言代理的基础奠定了基础。 React的主要概念是允许大型语言模型在采取行动之前执行可解释的内在推理，然后根据推理的结论做出决策和工作。这个想法不仅仅是模型控制中的公正，而且大大扩展了适当的capabilitie在各个实践领域。如今，该反应已成为开发世界各地语言代理商的最基本方法，并被学术和工业界广泛采用。此外，在AI领域，29岁的Tsinghua大学助理研究员Han Xu长期以来致力于处理自然语言，工程工程和大规模研究技术模型，旨在促进人工智能技术的变化和人口。他提出了大型模型的“能力能力”定律，并建立了高效率的端端大型MiniCPM系列，以促进大型技术模型的普遍开发，从云端到末端。 29岁的汉森（Hong Hansen）拥有Manultitle。他是上海Qisuan Guangqi Information Co，Ltd的创始人，上海人工智能实验室的年轻科学家，以及上海Chuangzhi学院的全职顾问。基于AI技术，中央汉森意识到全球范围内最大的2,000多卷原子的中性中性阵列，并设计了AI驱动的误差校正量，可用于所有误差校正错误，其性能超过了所有现有的解码器，从而为耐受性耐受性的启动性和ALGORITH的问题提供了一个新的技术，并将其用于降低了摄影的问题，并将其置于ALGOR的问题上，并将其置于ALGOR的问题上，并将其用于ALGOR，并将其置于Algorth proment的问题上基于光子和未来集成光子智能芯片的基础计算的一般智能力量。 Also 29 rainsG, in the field of RNA's modeling and design, Li Yu, assistant professor at the Chinese University of Hong Kong, suggested the first general RNA basic model based on AI, trained the model based on 23 million non -RNA's universal, and took the list of evolution and evolutionary evolution from RNA, the RNA, significant RNA, the resources of RNA, the resources of the RNA, the RNA, the resources of RNA, the RNA, the RESORNA的URCE，RNA，RNA的资源，RNA，RNA的资源，RNA，RNA的资源，RNA的资源，RNA的资源，RNA，RNA，RNA的资源，RNA的资源，RNA，RNA，RNA的资源。 RNA设计并有效地减少了实验周期和谨慎。