计算机集群扩展（Compute cluster scaling） 数据（Data） 分布式训练基础设施（Distributed training infrastructure） 硬件正确性（Hardware correctness） 优化 & 架构（Optimization & architecture） Training run babysitting
长上下文研究（Long context research） 长上下文内核（Long context kernels）
架构研究（Architecture research） 计算机集群扩展（Compute cluster scaling） 分布式训练基础设施（Distributed training infrastructure） 硬件正确性（Hardware correctness） 数据（Data） 对齐数据（Alignment Data） Training run babysitting 部署 & 后训练（Deployment & post-training）
数据集贡献（Dataset contributions） 数据基础设施（Data infrastructure） ChatML 格式（ChatML format） 模型安全（Model safety） Refusals 基础 RLHF 和 InstructGPT 工作（Foundational RLHF and InstructGPT work） Flagship training runs 代码功能（Code capability）
OpenAI Evals 库 模型等级评估基础设施（Model-graded evaluation infrastructure） 加速预测（Acceleration forecasting） ChatGPT 评估 能力评估（Capability evaluations） 编码评估（Coding evaluations） 真实世界用例评估（Real-world use case evaluations） 污染调查（Contamination investigations） 指令遵循和 API 评估（Instruction following and API evals） 新功能评估（Novel capability discovery） ……
Tianhao Zheng2022 年加入 OpenAI。他本科毕业于清华大学，博士毕业于得克萨斯大学奥斯汀分校。再加入 OpenAI 之前，他曾先后在英伟达、谷歌、Twitter 工作过。Tianhao Zheng 在 GPT-4 项目中主要参与了视觉方面的工作。
翁家翌
翁家翌（Jiayi Weng）2020 年在清华大学计算机科学与技术系获得本科学位。2021 年在 Sea AI Lab 实习期间，主要参与了强化学习算法库 Tianshou（天授）的开发，该项目已获得 5.9K GitHub Star。CMU 硕士毕业后，翁家翌加入 OpenAI 任研究工程师。
强化学习 & 对齐组
Chong Zhang
Chong Zhang 2010 年就读浙江大学计算机系，2014 年在加拿大西蒙弗雷泽大学获得学士学位，随后在谷歌、苹果公司担任工程师。2019 年就读加州大学洛杉矶分校，2021 年获得计算机硕士学位后，在 OpenAI 工作至今。
Shengjia Zhao
Shengjia Zhao2016 年本科毕业于清华大学，2022 年在斯坦福大学获得计算机科学博士学位，师从 Stefano Ermon，随后加入 OpenAI。
Stephanie Lin
Stephanie Lin 本科和硕士期间分别就读于麻省理工学院和佐治亚理工学院。加入 OpenAI 之前，她曾是牛津大学研究学者。
Tong Mu
Tong Mu 本科就读于加州大学洛杉矶分校，后在斯坦福大学获得博士学位。2022 年加入 OpenAI。
Jeff Wu
Jeff Wu 本硕均就读于麻省理工学院。他是初创公司 Terminal.com 的第二名员工，该公司被收购后，他曾在谷歌工作约 2 年的时间。2018 年，Jeff Wu 加入 OpenAI。
肖凯
肖凯（Kai Xiao）在麻省理工学院获得了学士学位和博士学位，曾在微软、DeepMind 等机构实习。2022 年 9 月加入 OpenAI。
Kevin Yu
Kevin Yu 在加州大学伯克利分校获得物理学学士学位及神经科学博士学位。2022 年加入 OpenAI。
Haozhun Jin
Haozhun Jin2013 年本科毕业于清华大学计算机系，2015 年获得斯坦福大学硕士学位。2015 年到 2018 年，他在 Meta 担任软件工程师，2023 年 1 月加入 OpenAI。
顾世翔
顾世翔是出生于日本的加拿大华人，曾是谷歌研究院研究科学家，研究领域包括深度学习、强化学习、概率机器学习和机器人技术。他拥有剑桥大学和马普所智能系统研究所的机器学习博士学位，在多伦多大学获得了工程科学学士学位，论文指导教授为 Geoffrey Hinton。
评估 & 分析团队
Alvin Wang
Alvin Wang2022 年 8 月加入 OpenAI，为评估 & 分析团队核心贡献者之一。此前他曾在 VMware、Tesla 等公司工作过几年。2013 年本科毕业于南加州大学。
Angela Jiang
Angela Jiang 于 2021 年 11 月加入 OpenAI，在微软和谷歌有过短暂的工作经历，她本科毕业于西北大学，于 CMU 获得博士学位。
Jason Wei
Jason Wei 于今年 2 月加入 OpenAI，主要研究 ChatGPT。此前他是谷歌 Brain 的高级研究科学家，在那里推广了思维链提示，并共同领导了指令调优工作。他在谷歌和 Jeff Dean 等人共同撰写了关于大模型涌现能力的论文。
Juntang Zhuang
Juntang Zhuang 于 2022 年 4 月加入 OpenAI，此前曾在谷歌实习四个月。他本科毕业于清华大学，硕士毕业于耶鲁大学，并在耶鲁大学拿到博士学位。他的研究主要是为生物医学应用开发新的机器学习技术。
Derek Chen
Derek Chen 于 2021 年加入 OpenAI，是一名技术安全分析师。他毕业于美国东北大学，此前在谷歌工作过不到一年的时间。
宋飏
宋飏（Yang Song）目前在 OpenAI 担任研究员，并将于 2024 年 1 月加入加州理工学院电子系（Electrical Engineering）和计算数学科学系（Computing and Mathematical Sciences）担任助理教授。宋飏本科毕业于清华大学数理基础科学班，2022 年获得斯坦福大学计算机科学博士学位，师从 Stefano Ermon。他的主要研究方向是机器学习，包含深度生成式模型（deep generative models），概率推理（probabilistic inference），人工智能安全性（AI safety），以及人工智能方法与其他科学领域的交叉（AI for science）。他是扩散模型（diffusion models）和分数匹配生成式模型（score-based generative models）的主要奠基人之一。他发表在 NeurIPS 2019 的工作首次在图片生成质量上实现了对生成对抗网络（GAN）的超越。博士期间他的一作论文获得了 ICLR 2021 杰出论文奖，相关研究获得了苹果奖学金、摩根大通奖学金，以及 WAIC 云帆奖。
模型部署
Michael Wu
Michael Wu 2021 年加入 OpenAI，主要的工作是人工智能应用研究。Michael Wu 毕业于 MIT，是 GPT-4 项目的推理研究负责人。
Andrew Peng
Andrew Peng 2022 年底加入 OpenAI，他曾经在微软工作两年。Andrew Peng 毕业于加州大学伯克利分校，主要参与 GPT-4 API 和 ChatML 部署方面的工作。
吴雪枫
吴雪枫（Sherwin Wu）2022 年加入 OpenAI，主要的工作是人工智能应用及 API 开发。吴雪枫毕业于 MIT，在 GPT-4 项目中主要参与 API 开发和 ChatML 部署方面的工作。
Jason Chen
Jason Chen 本科就读于麻省理工学院，2007 年到 2014 年期间在谷歌担任软件工程师，2014 年到 2019 年任职于初创公司 Apptimize，2019 年到 2023 年 2 月任职于 Argo AI，2023 年 2 月加入 OpenAI。
其他贡献者
Xin Hu
Xin Hu 于 2022 年 6 月加入 OpenAI，主要负责开发用于云安全、k8s 安全、认证 / 授权和访问控制的安全服务和平台。
此外，在 GPT-4 的开发上 OpenAI 也对微软表示了感谢，特别是微软 Azure 服务为模型训练提供了基础架构设计和管理方面的支持，微软必应团队、安全团队也对 GPT-4 的部署等工作作出了贡献。
参考链接：
https://openai.com/contributions/gpt-4?continueFlag=ee0eebd278339fc5ba428add63b4b4fd
https://cdn.openai.com/papers/gpt-4-system-card.pdf
