Collin Burns 是一位美国速拧爱好者和人工智能研究员。他最初因青少年时期在解魔方方面的卓越技能而获得国际认可，并于2015年创下世界纪录。此后，Burns 转向人工智能对齐领域，为大型语言模型评估基准的开发做出了贡献。
速拧生涯
Burns 的竞技速拧生涯在2010年代中期达到顶峰。2014年，他以5.93秒的成绩创下了3×3×3魔方的北美洲际纪录。同年，在美国国家锦标赛2014速拧比赛中，他击败了时任世界冠军Feliks Zemdegs，成为该运动中的一次重大爆冷。
2015年4月25日，Burns 实现了其最显著的成就：以5.25秒的单次解算世界纪录。该解算发生在宾夕法尼亚州多伊尔斯敦中央巴克西高中举行的一场比赛中。当时他15岁，使用了一个YuXin品牌的3×3×3魔方。他的成绩比Mats Valk 创下的5.55秒前世界纪录快了0.3秒。Burns 的纪录保持了大约七个月，直到2015年11月21日Lucas Etter 以4.90秒的成绩解算魔方。
转向人工智能研究
在速拧生涯之后，Burns 将重心转向人工智能领域的学术和研究追求。他参与了人工智能对齐领域，该领域研究如何确保高级人工智能系统符合人类的意图和价值观。
2020年，Burns 与Dan Hendrycks 及其他研究人员合作，开发了大规模多任务语言理解（MMLU）基准。MMLU 是一个旨在评估大型语言模型在从人文学科到STEM领域等广泛学科中的知识和推理能力的数据集。该基准此后已成为评估诸如OpenAI、Anthropic和Google DeepMind等组织开发的模型性能的标准工具。
对人工智能评估的贡献
由Burns 共同创建的MMLU 基准，解决了快速发展的大型语言模型领域中对稳健评估方法的需求。它测试模型在需要事实知识和多步推理的任务上的表现，提供了比早期基准更全面的能力衡量标准。MMLU 的开发影响了后续关于模型评估和安全性的研究，包括在RLHF及其他对齐技术方面的努力。
Burns 的工作处于机器学习与人工智能安全的交叉点，随着模型变得更加强大，这一领域的重要性日益凸显。他的贡献是人工智能社区内更广泛运动的一部分，旨在确保系统不仅有能力，而且与人类目标保持一致。
个人生活与遗产
Burns 的双重职业生涯凸显了罕见的技能组合：世界级的速拧灵巧性和人工智能研究的分析严谨性。他的速拧纪录仍是该运动历史上的一个显著里程碑，而他后来在MMLU 上的工作对人工智能模型的评估方式产生了持久影响。
截至2020年代中期，Burns 仍活跃于人工智能对齐研究，为让高级人工智能系统安全且有益于人类的持续努力做出贡献。他从竞技魔方到人工智能研究的轨迹，展示了多样才能如何汇聚以应对复杂的技术挑战。