何恺明MIT求职演讲现场：提前三小时就有排队，超百页PPT回顾CV开展，以及“大神月半了”

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原标题：何恺明MIT求职演讲现场：提前三小时就有排队，超百页PPT回顾CV开展，以及“大神月半了”  
杨净 鱼羊 发自 凹非寺   
量子位 | 大众号 QbitAI   
何恺明MIT求职演讲，真成AI圈大型追星现场了！  
据量子位身处现场的听众敌人传回的动静，有同窗提前3个小时曾经蹲在门口排队了。  
到演讲开始前半个小时，门口的队伍听说都打了好几个弯……  


  
△ 后续更正，PPT不止十二9页   
来浅浅感触一下现场的气氛：  




     此前何恺明回归学界的动静传出，我们就聊过，这次Job Talk（求职演讲）代表何恺明最少曾经经过了MIT的简历筛选，钻研效果和才能失掉了初步认可。  
关于这次演讲，何恺明也是筹备了超十二9页PPT，回顾了他在CV畛域所做的任务，涵盖ResNet、Faster RCNN、Mask RCNN、MoCO和MAE。  
在谈到将来任务标的目的时，何恺明还提到了AI for Science。  
除了关怀大神的演讲自身，还有网友留意到了何恺明的最新变动 ：   
何恺明重返学界   
目前，尚不克不及肯定何恺明最初是不是会和MIT胜利牵手。但此次演讲，是他追求教职风闻的靴子落地。  


还有网友发现，假如何恺明终究胜利入职，那末他将成为MIT被引次数最高的人。  
目前，MIT全校被援用次数最高的，是化学与生物医学工程系的重量级传授Robert Langer，次数为38万+。  


而何恺明被援用次数高达 40万+。   


其中，何恺明最出圈的钻研，非 ResNet莫属，在2021年底冲破10万大关，如今曾经涨到15万。   
ResNet自身虽为计算机视觉畛域钻研，但其中心思想 残差衔接曾经跨界成为 古代深度学习模型的根本组件。   
开启上一次AI热潮的AlphaGo Zero就是结合了ResNet+强化学习+蒙特卡洛搜寻独特实现。而开启最新AI热潮的ChatGPT，其中的“T”也就是Transformer网络中一样使用了残差衔接。  
在计算机视觉上，何恺明的次要奉献还包罗Faster R-CNN及后续的Mask R-CNN等一系列钻研，在得多年都是指标检测的主流办法。  
他的近期次要钻研兴致是无监视学习，21年底提出的MAE，将言语模型的掩码预训练办法用在视觉模型上，为视觉大范围无监视预训练大模型开路。比来他还将掩码办法引入泛滥AI绘画运用的根底模型CLIP，把训练速度晋升了3.7倍。  
不外也有知乎匿名用户从现场发来看法：全部Talk的品质其实不好，何恺明没用一个好的故事把任务串连起来。  
这是否阐明就连何恺明也不知道怎么讲好CV故事了。
    这是否阐明就连何恺明也不知道怎么讲好CV故事了。  


那末，这一次你在现场吗？评论区观后感走起~  
— 完—   
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