Michael Winer (Mike)

Michael Winer 是 Alignment Research Center（ARC）的研究员，研究在简单实验环境中，机制性估计如何优于黑盒方法。他拥有统计物理学背景，研究大量遵循简单规则的对象如何呈现复杂行为，例如磁性、玻璃态，或在 GPQA 上考出 87% 的成绩。