何恺明官宣入职谷歌DeepMind
近日，智东西6月26日报道，MIT教授何恺明，计算机视觉大神，加入谷歌DeepMind，他更新了自己在个人中心的最新职位。——杰出的科学家谷歌DeepMind(兼职)。与此同时，何恺明仍保留着MIT电气工程与计算机科学学院。（EECS）终身教职。
何恺明是一个深层网络残留网络（ResNet）其中一位提出者。ResNet论文由他作为第一作者发表《Deep Residual Learning for Image Recognition》，是在21世纪，引用次数最多的论文。
在现代深度学习模式中，文章中提出的残差连接无处不在，包括Transformers、AlphaGo Zero、今天，AlphaFold和大多数生成式AI模型。截至今年5月，何恺明的各种出版物总被引已超过70万次。
何恺明在2024年加入MIT之前，一直活跃在工业界和学术界，曾陆续在微软亚洲研究所工作。（MSRA）、Facebook AI研究院（FAIR）担任研究科学家。他拥有清华大学物理系基础科学班学士学位和香港中文大学信息工程博士学位。本科期间，他在微软亚洲研究院视觉计算组实习，师从计算机视觉大牛孙剑。汤晓鸥是香港中文大学多媒体实验室的创始人，也是商汤科技的创始人。
除ResNet外，何恺明还公布了许多极具学术价值的AI项目。、对计算机视觉产生深远影响的研究成果。
2009年，在香港中文大学期间，何恺明在第一篇发表的学术论文中提出了“图像去雾算法”，这篇论文一经发表，就获得了今年计算机视觉顶会CVPR年度最佳论文奖，在CVPR历史上，何恺明也是第一位获得这一荣誉的中国人。。
2015年，何恺明在微软亚洲研究所工作时提出的ResNet获得ImageNet图像识别大赛冠军，相关论文获得2016年CVPR最佳论文奖。
FaceBook 在AI研究院工作期间，何恺明在图像分割领域做出了重要贡献，Mask作为第一作者和第二作者分别发布。 R-CNN、Faster R-CNN两篇重要论文。有关研究将图像分割的准确性和效率提高到一个新的水平，Mask R-2017年，CNN论文获ICCV最佳论文奖。
何恺明还获得了2018年PAMI青年研究员奖，ECCV 2018、CVPR ICCV最佳论文荣誉奖和2021 埃弗林汉姆奖2021等奖。
目前，谷歌DeepMind和何恺明本人还没有披露后者入职后的具体安排。然而，我们最近想从何恺明那里得到CVPR。、在NeurIPS大会上的分享中，了解到了他眼中具有学术价值的研究方向。
自AlexNet以来，识别模型已经普遍实现了端到端的训练和推理，但目前主流的生成模型在概念上类似于“分层训练”，一般涉及多个步骤的推理和计算。2025年，何恺明领导的团队发布了一个单步生成模型的理论框架。未来，他可能会继续探索适用于端到端产生建模框架。
与此同时，何恺明也表示识别和生成是一体两面的问题。，识别是从数据到嵌入的“流动”，而生成是从嵌入到数据的“流动”。未来，识别和生成一个集成的框架也可能成为其重要的研究方向之一。
何恺明在2024年NeurIPS会议上分享时强调：未来才是真正的测试集”。为了减少探索的“过拟合”，他主张研究人员应关注尚未见过的新数据、新设备、新用例和新场景。
何恺明在同一次会议上表示，这项研究的本质是寻找“惊喜”。加入谷歌DeepMind后，我们或许可以期待他带来更多令人惊讶的研究成果。
本文来自微信微信官方账号的“智东西”（ID：zhidxcom），作家：陈骏达，编辑：李水青，36氪经授权发布。
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