OpenAI 选中的 37 名「超级大学生」，厉害在哪？...

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OpenAI 揭晓了 ChatGPT Futures 项目，为 37 名年轻人提供了 1 万美元的无偿资助、前沿模型访问权限，并邀请他们 6 月去总部参访

入选者 18-25 岁，来自顶级高校，如：Stanford、Harvard、MIT、Yale、Caltech、Oxford、UPenn、UC Berkeley 等

OpenAI 管他们叫「Class of 2026」，第一批从入学到毕业全程有 ChatGPT 为伴的新生代，或者说是「超级大学生」

https://chatgpt.com/futures/

在我看来，这批人非常值得关注，他们代表了在最头部大模型公司眼中，最具闪光点的年轻人，是什么样子的，以及他们都在做什么、想什么有哪些共同特点：

科研浓度极高

有人发现了 150 万个未知天体，有人建了化学领域最广泛使用的 AI 模型之一，有人的蛋白质预测工具开源几周就被 19 个国家 3000+ 研究者使用，发了 Nature、Cell 级别论文的工作

社会影响类项目非常接地气

秘鲁街头小贩用 WhatsApp 记账，费城无家可归学生家庭的案例管理，20 万盲人学生的音频教育游戏，拉合尔来的巴基斯坦学生把大学申请辅导铺到了 190 个国家

年龄小得惊人

最小的 18 岁，大部分在 19-22 岁之间。23 岁的 Nolan Windham 已经是一家对冲基金的 Head of AI。

OpenAI 把人分成三类：Creators（造东西的）、Explorers（做研究的）、Advocates（搞社会影响的），逐个来看

Creators（创造者）

Jamie Palmer26

Ethan Barajas22

Columbia / Caltech · Icarus Robotics

两人联合创立了 Icarus Robotics，做太空站用的机器人。核心问题是：宇航员在空间站里花了太多时间做维护和搬运货物，真正用于科研的时间很少。Icarus 在建能从人类操作者学习、跨任务扩展的具身 AI 系统，已融资 610 万美元，计划 2027 年初在国际空间站部署。

Ethan 17 岁开始与 NASA 合作，Caltech 机械工程背景。Jamie 在 Columbia 学机器人，之前在梅赛德斯 F1 车队做工程师。

AI is core to how we build at Icarus. We use it to process new requirements from commercial space station partners and NASA documentation, shaping how we develop and train our robots.

Celeste Amadon22

Asher Allen22

Stanford · Known

做了一个叫 Known 的 AI 相亲平台，解决的问题是：现在的约会 App 让人困在无限滑动里，真正促成见面的比例很低。Known 用语音 agent 做注册引导，LLM 处理信息并脱敏，匹配系统评估兼容性，还会用 AI 生成解释告诉用户为什么被配对。

旧金山 beta 测试数据：安排了近 2000 次约会，约 70% 的匹配会真正变成一次线下见面，远高于行业平均。

It's a very clear path to creating change in how the social fabric of human connection in the US works.

Michelle Lawson20

Smith College · Computer Science Girlies · 来自加纳阿克拉

创立了 Computer Science Girlies，目前是 Z 世代女性计算机科学领域最大的在线社区之一，12000+ 成员，触达约 15000 名年轻女性。起步是 2023 年开始在网上发 CS 科普视频，把技术概念翻译成日常语言，视频火了之后自学社区运营，逐步发展成非营利组织。

I've always believed that you can achieve everything that you can imagine, as long as you're given the right support and resources.

Kyle Scenna24

University of Waterloo · 来自加拿大安大略省

连续创业型选手，12 岁开始做 App。在 Intuit（美国最大的税务软件公司）实习时用 GPT-4 做了一套把税务术语翻译成大白话的系统，直接 demo 给了公司 CTO，转入 AI 产品团队，拿到专利。回到 Waterloo 后又开发了 AI 驱动的血压监测仪，获得加拿大国家研究理事会 20 万加元资助。

我做了十年产品，从没想过从发现问题到做出东西之间的距离能这么小。

Nayel Rehman18

Arhan Menta18

Rushil Kukreja19

UIUC / Vanderbilt / Princeton · Wi-Find

三人做了 Wi-Find，一个用 Wi-Fi 信号穿墙探测灾难幸存者的系统。原理是在灾难现场放置路由器形成网状网络，人的呼吸会引起信号的微妙变化，机器学习模型通过这些模式判断墙后或废墟下是否有人存活。不需要被困者身上有手机或任何可穿戴设备。

We used ChatGPT for literature review, Codex and ChatGPT to build the base of our CNN model, and ChatGPT to help refine patent language.

Nolan Windham23

Claremont McKenna College · Beach Point Capital Management

23 岁，已经是对冲基金 Beach Point Capital Management 的 Head of AI。ChatGPT 发布时他在读大二，暑期去 Beach Point 实习时开始建内部 AI 工具，表现突出后留下来负责整个公司的 AI 项目——从架构设计到全员培训。

令人兴奋的是这才刚刚开始——很多年轻人会认识到自己是社会学习使用未来技术的老师。

Ethan Chiu21

Yale University

研究方向是技术与国家安全的交叉领域。曾在五角大楼为高级国安官员做中国问题分析，毕业论文追踪全球半导体供应链背后的隐藏劳动，田野调查覆盖台湾芯片重镇。AI 工具让他能以前所未有的速度处理数千页中文档案资料。

在耶鲁创立了 Yale Foreign Policy Initiative，连接 100+ 名弱势背景学生与政府、学术和产业伙伴。现在专注于帮新一代年轻分析师学会用 AI 做开源研究和政策工作。

The hardest part of policy work is turning a mountain of multimodal inputs into a one-page memo a decision-maker will actually read. ChatGPT is a force multiplier for that.

Explorers（探索者）

Ayush Noori23

Harvard（本硕）+ Oxford（博士）· Rhodes Scholar

Rhodes 学者（全球最负盛名的奖学金之一），12 岁开始做神经科学研究，动机来自照顾患罕见神经退行性疾病的祖母。已在 Cell、Nature Neuroscience、Nature Machine Intelligence 等期刊发表 40+ 篇论文。

他开发的 PROTON 模型做了两件事：一是发现了一种药物，在人类大脑类器官实验中成功逆转了双相情感障碍的疾病相关蛋白变化；二是在 61 万+ 患者队列中找到了 5 种与降低阿尔茨海默病 7 年风险相关的药物。

I'm grateful to work towards a future that gives us more time and memories with the people we love.

Charlotte Rosario19

Stanford · SearchMentalHealth

12 岁时父亲死于自杀，此后一直在做心理健康方向的研究和工具。17 岁在 Stanford 医学院导师指导下，用 AI 研究大脑结构与青少年焦虑/抑郁的关系，分析脑扫描和调查数据，入选 2025 年 Regeneron Science Talent Search 决赛（美国最顶级的高中生科研竞赛）。

同时与美国国家精神疾病联盟（NAMI）合作开发了 SearchMentalHealth，一个帮人快速找到本地心理健康服务的工具。

AI can push neuroscience beyond manually reading brain scans toward discovering patterns in brain data that could transform care and save lives.

Rishab Jain21

Harvard · ICOR / Prescience

从初中就开始在 AI 和生物交叉领域做东西，核心问题是：为什么救命药这么贵？17 岁时建了 ICOR，一个用 AI 优化基因表达的系统——通过重写遗传指令让细胞更高效地生产蛋白质，表达效率最高提升 236%。论文已发表，被全球数万名研究者使用。

现在在 Harvard，联合创办了 Prescience，做医疗领域的 AI 基础模型，目标是降低美国人的医疗支出。

Researchers were using static lookup tables that ignored millions of years of evolutionary context. AI is really good at learning context, and I applied it to improve expression by up to 236%.

Thomas Pruyn24

Amro Aswad25

Sartaaj Khan25

University of Toronto · MOF ChemUnity

三人合作建了 MOF ChemUnity，解决碳捕获研究中的一个基础问题：金属有机框架（MOF）是碳捕获领域最有前景的材料之一，但不同研究者对同一种材料的描述方式五花八门，跨论文连接知识非常困难。

他们用 OpenAI embeddings 和 GPT 模型构建了一个知识图谱，自动组织文献并关联碎片化数据，已帮助多伦多大学研究者筛选新发现 MOF 的候选反应物。正在将其开发为材料科学领域的 AI agent 推理引擎。

Scientific discovery is inherently loop-based: test something, update your understanding of the world, and keep doing the loop. We're excited to use AI agents to scale that process.

Matteo Paz19

MIT · VarWISE

高中时参与 Caltech 暑期研究项目，处理 NASA NEOWISE 太空望远镜积累了十多年的巨型数据集（数十亿次天体亮度测量）。他建了一个机器学习系统，通过检测亮度随时间的变化模式，发现了 150 万个此前未知的变星天体。以独立作者身份发表了同行评审论文，并将数据目录公开供全球天文学家使用。

AI can be really helpful here—let it handle some research and calculations on the fly, and make more informed choices about how to spend your precious observing time.

Seyone Chithrananda23

Stanford（PhD）· ChemBERTa · 来自多伦多

17 岁读了 OpenAI 的 scaling laws 论文后，开始思考：NLP 领域的 scaling 思路能不能用在化学上？几个月内建了 ChemBERTa，把分子结构当作一种「语言」来训练模型，成为化学领域最早也最广泛使用的 AI 模型之一，Hugging Face 上月调用量达百万次。

后来为 Nurix Therapeutics 的药物发现平台开发分子模型，与微软生物医学 ML 团队合作研究人类嗅觉系统。现在是 Stanford 博士生，专注用进化规律加速生物设计。

What if we could do for the language of chemistry what GPT showed was possible for natural language?

Nolan Koblischke25

University of Toronto · AION-Search

做了 AION-Search，一个让天文学家用自然语言搜索星系图像的工具。背景是：现代望远镜产出数亿张星系图像，但研究者没有按语义搜索它们的实用方法。他用 GPT-4.1-mini 为近 30 万张未标注星系图像自动生成描述，再训练出一个可查询 1 亿+ 张图像的语义搜索引擎。

天文学家现在可以输入「有恒星流的星系」之类的描述，直接找到人工几乎不可能识别的罕见天体。他已经用这个工具发现了 36 个此类星系，正在被用于暗物质研究。

For the first time, you can type and describe anything that you might want to find.

Adib Fallahpour21

Parsa Idehpour22

U of Toronto / UPenn · BioReason Pro · 来自伊朗

两人通过伊朗生物奥赛社区认识，合作做了 BioReason Pro，解决药物发现中的一个核心瓶颈：科学家已经测序了数百万种蛋白质，但大量蛋白质的功能仍然未知。BioReason Pro 用 OpenAI API 生成生物数据的推理轨迹，然后训练一个小模型来复制科学家式的蛋白质分析推理。

开源几周内，19 个国家 3000+ 研究者开始使用。目前正在用真实的生物实验验证模型的预测结果。

AI helped us turn biological data into reasoning traces—almost like teaching a model to think through proteins the way a scientist would.

Ethan Truong19

UC Berkeley

用 ChatGPT 辅助学飞行。飞行训练每小时 200+ 美元，他在正式课程之外用 ChatGPT 语音模式模拟空管对话、练习无线电通话、做飞行计划和口试准备。结果：约 45 个飞行小时拿到执照，法定最低是 40 小时，全美平均约 80 小时，省了几千美元。

现在在 Sacramento 和 Hayward 的航空协会帮其他年轻人入门飞行。

ChatGPT let me practice the parts of flying that usually only happen once you're already paying for the lesson—radio calls, flight planning, oral exam prep.

Advocates（倡导者）

Amrita Bhasin25

UC Berkeley · Sotira