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才刚拿下MIT终身教职没多久,这转眼又加盟谷歌DeepMind任杰出科学家。
今年MIT工程学院一共有11位教职人员获得终身教职,而何恺明也在名单中。
回到这次加盟谷歌,从介绍里可以看到,确切来说他应该算是兼职(part-time)。
虽然他本人没有透露更多信息,但某书上已经有自称谷歌员工的网友提前剧透了一波:
他即将加入的是DeepMind基础研究组,直属领导的title是L8——离DeepMind老大哈萨比斯还隔着三个老板的距离。
2011年博士毕业后进入微软亚洲研究院工作,任研究员,并在2016年加入Facebook AI Research(FAIR)继续研究计算机视觉。
不过在这之前,他于2015年提出的ResNet(深度残差网络),不仅在ILSVRC 2015分类任务竞赛斩获第一名,还拿到了2016年CVPR最佳论文。
在FAIR期间,何恺明和团队在计算机视觉领域取得不少亮眼的成绩,包括Faster R-CNN及后续的Mask R-CNN等一系列研究。
其中,Mask R-CNN解决了图片中的实例级对象分割问题,不仅能将照片中的人、动物等对象单一检测,还可为其每个对象实例生成一个高质量分隔遮罩,该研究也获得了ICCV 2017最佳论文。
在FAIR干了相当长一段时间后,2023年他官宣加入MIT EECS(电子工程和计算机科学系) ,选择正式回归学术界。
近来其研究主要集中在模型性能优化上,包括提出通过正则化表示(Representation Regularization)来改进图像生成技术、开发高度压缩的Tokenizer来实现在未经训练的情况下生成文本等等。
就在今年2月,他还和谷歌DeepMind全华人班底(黎天鸿、Qinyi Sun、范丽杰)开辟了生成模型的全新范式——
合发论文《Fractal Generative Models(分形生成模型)》,首次使逐像素生成高分辨率图像成为可能。
具体而言,团队提出用参数化的神经网络作为分形生成器,从数据中学习这种递归法则,实现对高维非序列数据的建模,也可用于材料、蛋白质等。
此外,去年其团队还和谷歌DeepMind合作,提出了一个基于连续标记的随机顺序自回归模型——Fluid。
他们所要解决的问题是:视觉自回归模型的Scaling,往往不像在语言模型里那样有效。
基于连续token的模型比离散token模型在视觉质量上更好随机顺序生成与光栅顺序相比在GenEval测试上得分明显更好
更多研究在此不再枚举,总而言之,何恺明和谷歌DeepMind团队实则早有接触。
除了培养弟子和建设仙门外,游戏还包含了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法,让玩家体验到修仙的方方面面。
玩家可以自由摆放修仙宗门的建筑,打造属于自己的修仙家园,创造仙门人的理想世界。
游戏的画面精致细腻,每一个场景都充满了古典美感,让玩家仿佛身临其境,感受到修仙之美。
游戏内置丰富的社交系统,玩家可以与其他玩家组成联盟,共同对抗强敌,体验多人合作的乐趣,增加了游戏的可玩性和趣味性。
2、画面精美,场景设计唯美,让玩家沉浸其中,感受到了修仙世界的奇幻美感。
3、挂机系统的设置贴心实用,解放了玩家的双手,让玩家更轻松地享受游戏乐趣。
4、弟子个性化塑造突出,每个弟子都有自己独特的故事和特点,增加了游戏的趣味性和可玩性。
1.1调整问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则,现在任何时候都可以调整防守阵容
1.2优化天道树领悟道果时道果数量不足的获取提示,现在会自动打开道果宝箱,方便祖师快捷获取
1.3优化新增仙法问道投资活动的购买提示,现在休赛期购买投资时,如果无法拿满奖励则会有二次确认提示