MIT终身教授凯明（Kaiming

AI是Heal Kaiming的最新发展，这是大巨人，这里！在他赢得麻省理工学院终身教学职位后不久，他加入Google Deepmind担任杰出科学家。该新闻已在个人主页上同时更新：最近，麻省理工学院的官方网站发布了一份公告，指出，麻省理工学院工程学院的11名成员今年已获得终身教学职位，她也在名单上。您应该知道，他于去年3月正式开始与麻省理工学院的交谈，还有将近一年的路程。回到此时加入Google，我们可以从引言中看到它应该被视为兼职。尽管他本人尚未透露进一步的信息，但一个网民说，他在一本书中说了一名Google员工，该书很早就被打破了：他即将加入DeepMind Basic Research Group，而直接领导者的头衔是L8-三个老板仍然远离DeepMind Boss Hasabis。所以问题是，他为什么要明（Ming）已经任命了MIT教学职位，他选择加入Google部队？过了一会儿，我得知两人已经开始研究与合作多次 - 他是凯明（Kaiming），他是第一个审查凯明（Kaiming）简历的人。众所周知，Kaiming是简历字段（计算机视觉）中的传奇人物。他曾在Tsinghua大学本科生物理系学习，并在Tang Xiaoou攻读博士学位，并毕业于香港中国大学。 2009年，他赢得了胜利，太阳简（Sun Jian）因其论文而获得了年度CVPR的最佳纸张奖。 2015年不仅赢得了ILSVRC 2015分类竞赛的第一名但也赢得了CVPR在2016年的最佳角色。迄今为止，Resnet仍然是最高的引用，单引号超过280,000次。如今，这个概念在现代深入研究模型中被广泛使用，包括变压器，Alphago Zero，Alphafold和几乎所有Genai模型。在公平的时期，他取得了成就，他的团队在计算机视野领域取得了许多出色的成绩，您可以进行一系列研究，例如更快的R-CNN和随后的面具R-CNN。其中，蒙版R-CNN解决了图片中对象段的单独段的问题。它不仅会看到图片中的人，动物和其他物体，而且还会为物体的每个示例生成高质量的分离面膜。这项研究还获得了ICCV2017最佳论文。在2023年在博览会工作了很长时间之后，他正式宣布参加了MIT EEC（电子工程和计算机科学系），并选择正式返回学院C社区。这种变化吸引了当时的广泛关注，甚至网民也抱怨梅塔（Meta）普遍失去。以下故事将遵循我们的开始〜简要介绍，从学院到行业再到学院，他都是公路研究的聚集成果。目前，总学术引用已超过710,000次，这使其成为应得的学术大亨。最近的研究重点是优化模型的性能，包括通过代表正规化来改善图像生成技术的建议，开发高度压缩的令牌器，以在没有培训的情况下产生文本等。无论他的身份变化多大，他总是深入参与CV领域。与Google团队有许多合作。实际上，他是Kaiming，Google确实非常合作。仅在今年2月，他还与Google DeepMind的全部中国团队开了一个新的范式，用于生成模型（Li Tianhong，Qinyi s联合国，粉丝lijie） - 纸“分形生成模型”，可以首次通过像素来产生具有高分辨率像素的图像。具体而言，团队建议将平行的神经网络用作分形发电机，从数据中找到这种递归规则，以实现高维数据模型 - 结果已成为开放资源，去年，其团队在Google DeepMind上工作，建议基于连续标记的随机订单自动性模型。从字面上看，自回归的模型：基于持续令牌的模型在视觉质量上比单独的令牌模型更好。与栅格顺序相比，在遗传测试中，随机订单生成得分明显更好。更多的研究将不算在这里。简而言之，他是凯明（Kaiming），而Google Deepmind团队很长一段时间以来确实相互联系。因此，这次他选择与Deepmind合作，这可以描述为以前的熟人之间的强烈联盟。参考链接：[1] https://people.csail.mit.edu/kaiming/ [2] https://scholar.google.com/citations?user=dhtafkwaaaj hl = en [3] qbitai），带有-set：yishui