谢赛宁，上海交大计算机AI天才学霸，加州大学圣地亚哥分校计算机优等博士，FAIR AI研究科学家，全球AI2000最具影响力学者奖提名。
谢赛宁，一名从上海交大 ACM 试点班走出的AI天才青年科学家。
2009年，他保送进入这个以极严算法训练、极高海外深造率著称的计算机科学班。
2013年本科毕业，赴美进入加州大学圣迭戈分校（UCSD），在计算机科学与工程系，一口气拿下硕士和博士。
读博那几年，他在NEC Labs、Adobe、Meta、Google、DeepMind头部五大厂实习轮了一遍，把学界前沿和工业需求摸得门清。
2018年博士毕业，谢赛宁加入 Facebook AI Research（FAIR），一待四年，做到研究科学家。
正是在 FAIR，他与何恺明等人合作，2017年以一作提出 ResNeXt，把 ResNet 的"残差"和 Inception 的"多分支"揉到一起。
用"均匀分配资源到不同路径"的极简思路，成了工业界用了多年的经典骨干网络。
2022年，他和学生合作发表 DiT，首次把 Transformer 塞进扩散模型当骨干，这一步，后来被 OpenAI 的 Sora 直接拿来当架构地基。
所以2024年 Sora 一出，网友顺着 DiT 顺藤摸瓜，把他当成了作者之一。
谢赛宁的回应很清醒："神经网络架构只是很小一部分，真正的功劳在人才、数据和算力。"
他没蹭这泼天流量，反而借机反问"我们准备好了吗"，指的是 AI 监管。
这股清流，在流量至上的今天挺稀罕。
2023年1月，谢赛宁从 Meta 跳回学界，任纽约大学柯朗数学科学研究所计算机科学助理教授，同时隶属数据科学中心。
但他人根本"闲不住"：期间又去 Google DeepMind 的 GenAI 团队任研究科学家，顺手建了个 CV-Bench 基准。
2025年当选美国国家人工智能科学院院士、同年拿下 CVPR 青年学者奖。
2026年，他与杨立昆联合创办 AMI Labs，押注"大模型之后"的世界模型，他出任联合创始人兼首席科学官。
从骨干网络到自监督，再到生成模型、世界模型，他一条技术主线走了近十年，没追过一个风口。
真正的高手，从不靠蹭热点证明自己，他们只是默默把下一副骨架，提前换好了。