陈立杰（外文名：Lijie Chen），男，1995年出生于湖州市，是国际理论计算机科学家，现任加利福尼亚大学伯克利分校（UC Berkeley）电机工程学与计算机科学系助理教授，隶属于伯克利理论计算机研究组。
2009年，陈立杰开始参加信息学竞赛。2010年，他获中国信息学竞赛在线赛全场第2名、中国信息学联赛（NOIP2010）浙江省赛区一等奖。2011年，他以高一学生的身份获得了2011年中国信息学竞赛的金牌，被清华大学提前录取。2012年至2013年，陈立杰连续摘得中国信息学冬令营（WC2012、WC2013）全场第1名，且在2013年中国队选拔赛（CTSC）中获全场第1名，同年7月拿下国际信息学奥林匹克竞赛（IOI2013）第1名。2013年，陈立杰毕业于杭州外国语学校。2014年，其获得国际大学生竞赛（ACM/ICPC）世界总决赛铜牌。2016年，陈立杰获得清华大学本科生特等奖学金。在大三下学期，陈立杰前往麻省理工学院交流，师从量子信息科学家Scott Aaronson教授。在访学期间，他解决了John Watrous在2002年提出的“OpenProblem”。2017年，他获得国际大学生竞赛（ACM/ICPC）世界总决赛银牌。同年，陈立杰本科毕业于清华大学姚班。2019年，他包揽了计算理论研讨会和计算机科学基础研讨会的最佳学生论文奖。2022年博士毕业后，他获得了加利福尼亚大学伯克利分校米勒奖学金，成为该校的博士后研究员，合作导师是Avishay Tal和Umesh V. Vazirani。2025年，陈立杰正式入职加州大学伯克利分校（UC Berkeley）电机工程学与计算机科学系（EECS），担任助理教授，并成为伯克利理论计算机科学团队（Berkeley Theory Group） 成员，主要从事计算复杂性理论相关研究。2026年1月，有消息称陈立杰入职OpenAI。
陈立杰在大学期间以第一作者身份在计算机领域会议AAAI、AAMAS、COLT和CCC上发表多篇论文。他的代表性研究有在去随机化领域提出统一框架，揭示去随机化与反驳的内在关联，优化去随机化算法的时间开销；在电路下界研究中，证明对称指数时间需要近最大电路规模，建立非平凡去随机化与电路下界的通用联系；在硬度放大方向，提出“局部性障碍”（Locality Barrier）概念，为相关下界证明提供理论参考；此外还在量子优越性的复杂性理论基础、分布式差分隐私、细粒度复杂性等方向有重要成果。
人物经历
早年经历
陈立杰1995年出生于湖州市。小时候，他的成绩平平，只有数学成绩稍好一些。小学时期，陈立杰家中购置电脑，其接触电脑游戏后沉迷其中。在高中机房课程上，老师提及的计算机编程引发了陈立杰的兴趣，他随即决定自主学习编程。此后，他潜心研读编程相关书籍。
2009年，陈立杰开始参加信息学竞赛。2010年，他获中国信息学竞赛在线赛全场第2名、中国信息学联赛（NOIP2010）浙江省赛区一等奖。2011年，陈立杰先后取得中国信息学冬令营（WC2011）全场第23名、中国队选拔赛（CTSC2011）非集训队第2名、亚太地区全国青少年信息学奥林匹克竞赛（APIO2011）金牌、中国信息学竞赛（NOI2011）浙江省选拔赛第2名、清华大学夏令营选拔赛中国第4名、中国信息学竞赛（NOI2011）现场赛中国第4名。他以高一学生的身份获得了2011年中国信息学竞赛的金牌，被清华大学提前录取。
2012年至2013年，陈立杰连续摘得中国信息学冬令营（WC2012、WC2013）全场第1名，且在2013年中国队选拔赛（CTSC）中获全场第1名，同年7月拿下国际信息学奥林匹克竞赛（IOI2013）第1名。2013年，陈立杰毕业于杭州外国语学校。2014年，其获得国际大学生竞赛（ACM/ICPC）世界总决赛铜牌。大一军训期间，陈立杰其利用闲暇时间开展研究工作，撰写的首篇论文被ICCV2013收录并发表。大二的时候，他提前修完了叉院大部分的计算机理论课，还挑战了有难度的研究生课高等理论计算机科学。2016年，陈立杰获得本科生特等奖学金。在大三下学期，陈立杰前往麻省理工学院交流，师从量子信息科学家Scott Aaronson教授。在访学期间，他解决了JohnWatrous在2002年提出的“OpenProblem”。2017年，他获得国际大学生竞赛（ACM/ICPC）世界总决赛银牌。同年，陈立杰本科毕业于清华大学姚班。大学期间，他以第一作者身份在计算机领域会议AAAI、AAMAS、COLT和CCC上发表多篇论文。2019年，他包揽了计算理论研讨会和计算机科学基础研讨会的最佳学生论文奖。
工作经历
2022年博士毕业后，他获得了加利福尼亚大学伯克利分校米勒奖学金（Miller Fellowship），成为该校的博士后研究员，合作导师是Avishay Tal和Umesh V. Vazirani。2025年，陈立杰正式入职加州大学伯克利分校（UC Berkeley）电机工程学与计算机科学系（EECS），担任助理教授，并成为伯克利理论计算机科学团队（Berkeley Theory Group） 成员，主要从事计算复杂性理论相关研究。2026年1月，有消息称陈立杰入职OpenAI。
研究领域
1、计算复杂性理论基础问题，如P与NP问题、随机性在高效计算中的必要性（BPP与P是否等价）。
2、去随机化（Derandomization）研究，包括将复杂性下界转化为去随机化算法、无额外时间开销的最优去随机化方法等。
3、电路复杂性下界，如对称指数时间对应的电路规模下界、基于算法的电路下界证明框架。
4、硬度放大（硬度 Magnification），即通过弱下界推导强下界的理论与方法。
5、跨学科应用，包括量子复杂性理论对量子物理的启发、理论计算机科学思想在AI安全保障中的应用等。
主要成就
代表性研究
在去随机化领域提出统一框架，揭示去随机化与反驳的内在关联，优化去随机化算法的时间开销；在电路下界研究中，证明对称指数时间需要近最大电路规模，建立非平凡去随机化与电路下界的通用联系；在硬度放大方向，提出“局部性障碍”（Locality Barrier）概念，为相关下界证明提供理论参考；此外还在量子优越性的复杂性理论基础、分布式差分隐私、细粒度复杂性等方向有重要成果。
学术发表
陈立杰研究成果多次发表于计算理论研讨会、计算机科学基础研讨会、计算复杂性会议和理论计算机科学创新研讨会等理论计算机科学顶会，部分成果受邀收录于《SIAM Journal on Computing》《Journal of the ACM》等权威期刊的特刊。
个人生活
陈立杰爱好网络游戏与动漫，因对计算机怀有兴趣，自主开展编程学习。其曾沉迷网络游戏，有连续数日未休息、专注游戏的经历。大三下学期，陈立杰赴麻省理工学院（MIT）交换半年，在完成科研任务之余，未像其他交换生一样游历美国，多数闲暇时间留驻宿舍，以玩游戏、看动漫为消遣。大学入学前，陈立杰在一款网络游戏中位列全球前100名。升入大学后，因时间分配调整，游戏时长缩减，同期与他实力相当的玩家已跻身全球前10名，其游戏排名则停滞不前。陈立杰曾因此产生懊恼情绪，后迅速释怀，不再受排名束缚，游戏时不再刻意选择高难度曲目以提升名次，转而选取个人喜爱的内容。
获得荣誉
人物评价
陈立杰戴一副黑框眼镜，头发乱乱的稍有点长，中等个头，很瘦，跟人说话轻声细语笑眯眯的。（浙江在线新闻网 评）
参考资料 >
Lijie Chen.个人主页.2026-01-16
高一被清华大学录取 这个“牛人”说:天才无捷径.浙江新闻频道.2026-01-16
他是青年计算机科学家，却也曾是“网瘾少年”.清华校友会.2026-01-16
我校校友陈立杰荣获STOC2019最佳学生论文奖.杭州外国语学校.2023-11-16
我的毕业故事 | 陈立杰:我想成为一名理论计算机科学家，你呢?.搜狐网.2026-01-16
姚班陈立杰入职OpenAI!破解50年世界难题的30岁天才，要颠覆ChatGPT.新浪财经.2026-01-16
姚班传奇陈立杰入职OpenAI!16岁保送清华，30岁拿下UC伯克利助理教授.澎湃新闻.2026-01-16
我立志为人类智慧添砖加瓦.清华大学.2026-01-16