在人工智能領域，OpenAI一直是備受矚目的創新引擎，而其核心團隊中有一位來自中國的工程師——翁家翌，近日在AI播客WhynotTV Podcast中分享了他從清華學子成長為OpenAI基礎設施骨干的非凡經歷，引發了廣泛關注。

翁家翌在強化學習與后訓練（Post-Training）系統開發中扮演著關鍵角色，深度參與了GPT-3.5、GPT-4、GPT-5等里程碑式模型的訓練工作。他構建的基礎設施系統不僅成為OpenAI內部大模型訓練與迭代的核心支撐，更是ChatGPT持續進化的重要基石。在長達兩個多小時的深度對話中，他首次公開了OpenAI內部Post-Training系統的構建邏輯，并剖析了公司持續產出爆款模型的成功要素。

從清華大學到OpenAI，翁家翌的職業軌跡充滿傳奇色彩。在清華求學期間，他就展現出與眾不同的思維模式——將所有作業開源共享，打破信息壁壘，這一舉動在校園內引發轟動。他坦言："在清華，信息差常被視為生存資源，但我認為每個人都應平等獲取知識。"這種理念貫穿了他的整個職業生涯。

大學時期，翁家翌的科研方向幾經轉折。從圖形學到網絡安全，再到最終專注的強化學習，他始終保持著對技術本質的探索熱情。大二時，他與學長發現并修復了清華校園網的漏洞，使原本需要付費的成績單下載服務變為免費，這一經歷不僅鍛煉了他的實戰能力，更堅定了他用技術解決實際問題的信念。

在強化學習領域，翁家翌的探索之路并非一帆風順。他回憶道，早期在一個上世紀90年代的游戲中訓練神經網絡時，常常需要"瘋狂地用技巧防止訓練崩掉"，這種"煉丹"般的體驗讓他意識到工具層面的重要性。大四時，他決定轉向基礎設施開發，這一戰略選擇為他日后在OpenAI的工作奠定了基礎。

2020年，面對多家科技巨頭的橄欖枝，翁家翌最終選擇了當時尚未廣為人知的OpenAI。"我想體驗世界最前沿的research是怎么做的"，這個決定源于他對強化學習和系統能力的深刻認知。加入初期，他就參與了WebGPT后續項目，構建的RL訓練系統在ChatGPT上線前已成為公司主力基礎設施之一。

在OpenAI，翁家翌主導搭建了強化學習后訓練階段的核心基礎設施，他的工作哲學是"把infra地基打好，讓別人去玩"。他將自己定位為"賣鏟子里最面向客戶的那位"，因為強化學習模塊處于基礎設施棧的最頂端。這種定位使他能夠直接影響模型訓練的效率和效果。

對于OpenAI持續推出爆款模型的現象，翁家翌歸因于兩個關鍵因素：高效率的迭代機制和技術領導層的深度參與。他透露，公司引入前Google工程負責人后，團隊開始系統性提升工程效率，"RL本質上就是試錯，試得越快越多，成功就越近"。而領導層對技術細節的強關注，確保了組織上下信息通暢，避免了"身子動了，腳沒動"的執行困境。

在ChatGPT 3.5發布前，翁家翌就已在GPT-4上驗證了RLHF流程的可行性。他回憶道，當時需要從頭構建許多關鍵流程，最大的挑戰在于模型效果的衡量標準不清晰。"你訓練出很多個checkpoint，但不知道哪個更好"，最終團隊只能依賴"人機協同"的評估流程，通過內部員工交互測試來選出最佳版本。

面對外界對OpenAI"不開放"的批評，翁家翌有著深刻理解。他認為開源與商業可持續之間存在必然取舍："你沒法直接把最好的模型開源，因為公司要生存。"在他看來，OpenAI的"Open"戰略體現在降低使用門檻上，比如提供免費版本和語音模式體驗，這比直接開源模型權重更有實際意義。

對于AGI（通用人工智能）的定義，翁家翌認為不存在統一標準："OpenAI內部15個人可能有20種定義方法。"他個人傾向于任務完成度的量化標準："如果它能完成80%、90%我認為有意義的任務，那可能就是AGI了。"不過，他坦言當前模型尚無法完全接管他負責的代碼修改工作，因為AI infra的數據集覆蓋度仍然不足。

在組織管理層面，翁家翌觀察到大型科技公司的共同挑戰——規模帶來的效率衰減。他提到DeepSeek的快速迭代曾引發OpenAI內部警覺，這也是公司決定重構Infra的原因："Infra的迭代是OpenAI的生死線，我們早就不做為了刷榜而做的事了。"

展望未來，翁家翌提出了一個大膽設想：具有無限上下文記憶能力的AI Agent可能成為最合適的CEO。他認為，當前組織臃腫、信息共享不一致的問題源于人類認知的局限性，而AI可以突破這些限制，未來或許能承擔起決策者的核心角色。

當被問及如果擁有預測未來的能力會如何時，這位技術理想主義者表現出罕見的謹慎："這會導致所有價值體系的崩塌。"他選擇專注于當下，"假裝不知道世界是否確定"，這種哲學思考折射出他對技術倫理的深刻反思。