MIT終身教授何愷明，入職谷歌了
被曝加入DeepMind基礎研究組
AI大牛何愷明最新動向來了！
才剛拿下MIT終身教職沒多久，這轉眼又加盟谷歌DeepMind任杰出科學家。
目前這一消息已在個人主頁同步更新：
也是在最近，MIT官網發布公告稱：
今年MIT工程學院一共有11位教職人員獲得終身教職，而何愷明也在名單中。
要知道他去年3月才正式在MIT開講，這中間幾乎只隔了一年左右時間。
回到這次加盟谷歌，從介紹里可以看到，確切來說他應該算是兼職（part-time）。
雖然他本人沒有透露更多信息，但某書上已經有自稱谷歌員工的網友提前劇透了一波：
他即將加入的是DeepMind基礎研究組，直屬領導的title是L8——離DeepMind老大哈薩比斯還隔著三個老板的距離。
那么問題來了，已經擁有MIT終身教職的何愷明，為啥又選擇和谷歌聯手呢？
一扒才知道，原來二者早已多次展開研究合作——
何愷明其人
先簡單回顧一下何愷明的履歷。
眾所周知，何愷明算是CV領域（計算機視覺）的傳奇人物。
他本科就讀于清華大學物理系，博士師從湯曉鷗，畢業于香港中文大學。
2009年，湯曉鷗、何愷明以及孫劍憑借論文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”，獲得該年度CVPR的最佳論文獎，這也是第一次頒發給亞洲研究學者。
2011年博士畢業后進入微軟亞洲研究院工作，任研究員，并在2016年加入Facebook AI Research（FAIR）繼續研究計算機視覺。
不過在這之前，他于2015年提出的ResNet（深度殘差網絡），不僅在ILSVRC 2015分類任務競賽斬獲第一名，還拿到了2016年CVPR最佳論文。
直到現在，ResNet仍然是其最高引研究，單篇引用量已超過28萬次。
而且這一概念如今已廣泛應用于現代深度學習模型，包括Transformer、AlphaGo Zero、AlphaFold以及幾乎所有GenAI模型。
在FAIR期間，何愷明和團隊在計算機視覺領域取得不少亮眼的成績，包括Faster R-CNN及后續的Mask R-CNN等一系列研究。
其中，Mask R-CNN解決了圖片中的實例級對象分割問題，不僅能將照片中的人、動物等對象單一檢測，還可為其每個對象實例生成一個高質量分隔遮罩，該研究也獲得了ICCV 2017最佳論文。
在FAIR干了相當長一段時間后，2023年他官宣加入MIT EECS（電子工程和計算機科學系) ，選擇正式回歸學術界。
這一轉向在當時引起了廣泛關注，甚至一眾網友吐槽Meta痛失一員大將。
后來的故事就接上咱們的開頭了~
總之，從學術界到產業界再到學術界，何愷明一路積累了豐碩研究成果。
目前其谷歌學術總引用量已經超過71萬次，是當之無愧的學術大佬。
近來其研究主要集中在模型性能優化上，包括提出通過正則化表示（Representation Regularization）來改進圖像生成技術、開發高度壓縮的Tokenizer來實現在未經訓練的情況下生成文本等等。
一言以蔽之，不管身份如何轉變，他始終在CV領域持續深耕。
和谷歌團隊多有合作
事實上，何愷明和谷歌其實多有合作。
就在今年2月，他還和谷歌DeepMind全華人班底（黎天鴻、Qinyi Sun、范麗杰）開辟了生成模型的全新范式——
合發論文《Fractal Generative Models（分形生成模型）》，首次使逐像素生成高分辨率圖像成為可能。
具體而言，團隊提出用參數化的神經網絡作為分形生成器，從數據中學習這種遞歸法則，實現對高維非序列數據的建模，也可用于材料、蛋白質等。
結果在「逐像素圖像生成」這一任務中表現出色。目前相關成果代碼已開源。
此外，去年其團隊還和谷歌DeepMind合作，提出了一個基于連續標記的隨機順序自回歸模型——Fluid。
他們所要解決的問題是：視覺自回歸模型的Scaling，往往不像在語言模型里那樣有效。
而通過合作，他們為自回歸文生圖模型的擴展指出一個方向：
- 基于連續token的模型比離散token模型在視覺質量上更好
- 隨機順序生成與光柵順序相比在GenEval測試上得分明顯更好
更多研究在此不再枚舉，總而言之，何愷明和谷歌DeepMind團隊實則早有接觸。
因此這一次他選擇和DeepMind合作，也可謂老熟人之間的強強聯手。
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