苏炜杰今年3月获颁COPSS总统奖，这个奖每年至多授予一位40岁以下的统计学家，不少人称其为统计学领域的“诺贝尔奖”。
他是继2012年哈佛大学林希虹之后，14年来首位获此殊荣的华裔学者。
苏炜杰2011年毕业于北京大学数学科学学院，本科期间专业第一，获首届丘成桐大学生数学竞赛全能金奖与应用数学金奖。
2016年在斯坦福取得统计学博士学位，师从压缩感知与统计学领域的知名学者Emmanuel Candès，博士论文获首届Theodore W. Anderson理论统计学论文奖。毕业后未经博士后阶段直接入职沃顿。
苏炜杰的研究实力非常硬核，他在博士期间与Candès及凸优化学者Stephen Boyd合作提出了Nesterov加速梯度法的微分方程框架。
自1983年Nesterov提出该加速方法后，其迭代序列是否收敛到极小点这一问题悬置了42年。2025年10月，两组研究者独立在该ODE框架基础上完成了最终证明，而苏炜杰等人构建了使证明成为可能的理论工具。
近年来苏炜杰研究重心，聚焦在大型语言模型LLM的统计基础上。比如怎么给AI生成的文本打上防伪水印，以及如何利用RLHF技术让AI的回答更符合人类的偏好和习惯，避免AI出现胡言乱语的崩溃现象。
他在LLM水印的统计框架、RLHF中的偏好坍缩现象、基于Isotonic Mechanism的同行评审优化等方面均有系统性产出，其中同行评审机制已被ICML 2026正式采用。
此外他还获得过NSF CAREER奖、Sloan Fellowship、SIAM数据科学早期职业奖首届得主、IMS Peter Hall早期职业奖等荣誉，并于2025年当选IMS Fellow。
值得关注的是，苏炜杰选择以停薪留职而非辞职的方式加入OpenAI，保留了沃顿的正教授席位。
这一安排在近期华裔学者流向AI实验室的趋势中具有一定代表性。2026年以来，陈立杰、庞若鸣、张鹏川、尹希等多位华裔学者先后加入OpenAI。
这也展现出一种全新的人才流动模式。顶尖科技公司正在通过学界产业界共享人才的机制，把最前沿的数学和统计学理论，直接带到人工智能模型的训练最前线。
