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Kimi K3 发布后，外界重新审视月之暗面的技术实力。

但鲜少有人注意到，Kimi 核心创始团队的起点，与清华大学教授、智谱创始人唐杰存在一段直接而深厚的联系。

杨植麟、张宇韬、周昕宇在清华期间便已进入人工智能、数据挖掘和机器学习领域，后来积累了自然语言处理、知识图谱和计算机视觉等方向的研究经验。

其中，杨植麟与唐杰的关系最为明确。

杨植麟在个人主页中介绍，他于 2015 年获得清华大学学士学位，本科期间由唐杰指导。

杨植麟本科期间已经深度参与唐杰团队的研究。

杨植麟与张宇韬、唐杰共同完成的 COSNET 论文入选 KDD 2015，研究如何连接不同平台上的异构社交网络。

此后，杨植麟还与唐杰合作研究社交知识图谱、可控文本生成和大模型预训练。

更值得注意的是，杨植麟本人还是原始 GLM 论文的共同作者。

2021 年公开、2022 年被 ACL 收录的《GLM：基于自回归空白填充的通用语言模型预训练》论文中，杨植麟和唐杰同时出现在作者名单。

该论文提出通过自回归空白填充和二维位置编码，统一自然语言理解、条件生成与无条件生成任务，成为早期 GLM 技术体系的重要起点。

张宇韬与唐杰的关系更进一步。

清华大学计算机系 2016 年发布的文章明确称，张宇韬当时是唐杰的直博生。

张宇韬曾参与 AMiner 的研发，研究方向包括异构数据融合、知识图谱构建和学者重名消歧等关键工作，是这一项目早期技术体系的成员之一。

周昕宇同样与唐杰团队存在科研合作。

2014 年，他与唐杰等人共同发表了研究网络游戏付费行为的 CIKM 论文。

表面上，Kimi 与 GLM 是中国大模型市场上的竞争对手；向前追溯，两支团队却都与唐杰在清华建立的科研体系紧密相连。从 AMiner、知识图谱和数据挖掘，到 GLM 与 Kimi，这条延续十余年的清华人工智能人才链，最终分化出了两家头部大模型公司。

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