何恺明的大神目的是 ：探究面向重大天下的智能 。
「作为一位 FAIR 钻研迷信家 ，回归何恺我将于 2024 年退出麻省理工学院（MIT）电气工程与合计机迷信系 EECS 负责教职 。学界」
AI 规模的明宣驰名学者 ，ResNet 缔造人何恺明 ，告退最近在总体网站上宣告即将回归学界了 。大神
恺明致使换上了全新的学界头像 。在最近科技公司相助大模子 、明宣AIGC 新削减点的告退布景下 ，何恺明抉择投身钻研 ，大神做出了一个有引领性的回归何恺抉择。
对于这人们纷纭展现招待 ，学界「他的明宣学生该有福了」 ：
也有人展现 ，告退愿望他在退出 MIT 之后仍可能以及 Meta 坚持详尽分割 ，由于纵然贵如 MIT 也不业界试验室那样丰硕的 GPU 算力资源 。
感慨之外，人们纷纭开始预料何恺明未来的科研倾向 。从他总体网站上的叙述来看 ：「经由合计机视觉下场的视角 ，我的目的是开拓适用于各个规模的通用措施 。我当初的钻研重点是构建可能学习重大天下展现的合计机模子 ，并探究面向重大天下的智能 。我钻研的临时目的是经由更强盛的家养智能来增强人类智能。」
这可能象征着与事实天下互动的 AI ，是机械人 ？
众人聚焦的转会
何恺明的去向在四个月前成为了 AI 规模巨匠关注的话题 。
往年 3 月，良多人发现 MIT 的网站上泛起了一条特意演讲预告 。
在 MIT 的 EECS ，此类「特殊钻研会」艰深为前来恳求地位的学者妨碍的「面试」 ，其内容次若是揭示求职者的钻研下场 。没想到作为学术明星的何恺明的一场小行动成为了大型追星现场 ，行动当天团聚室爆满之后 MIT 不患上不临时加开投屏房间 ，服从短途旁不雅的房间依然爆满 。
图片来自知乎可见人们对于这位大神的招供度 。
据退出行动的同砚泄露，在这场演讲历程中何恺明主要介绍了 ResNet、Faster R-CNN 、Mask R-CNN 、MoCo 、MAE 等以前他实现的钻研 。此外还对于未来妨碍了确定水平的展望 ，其中搜罗 AI 作为一个通用工具辅助各个迷信规模睁开钻研 ，以及自把守学习的更普遍运用。
在 MIT 之行停止后，何恺明近期还曾经在纽约大学、普林斯顿妨碍过演讲 。
从高考状元到顶尖 AI 迷信家
何恺明是咱们耳熟能详的 AI 迷信家之一 ，在合计机视觉规模不人不知道他的台甫 。
2003 年 ，何恺明以尺度分 900 分取患上广东省高考总分第一 ，被清华大学物理系根基迷信班落选。在清华物理系根基迷信班结业后，他进入香港中文大学多媒体试验室攻读博士学位 ，师从汤晓鸥 。何恺明曾经于 2007 年进入微软亚洲钻研院视觉合计组实习 ，实习导师为孙剑博士 。
2011 年博士结业后 ，何恺明退出微软亚洲钻研院使命任钻研员 。2016 年 ，何恺明退出 Facebook 家养智能试验室 ，任钻研迷信家至今 。
何恺明的钻研曾经数次患上奖 。2009 年 ，汤晓鸥教授 、孙剑博士以及当时博士钻研生在读的何恺明配合实现的论文《基于暗原色的繁多图像去雾技术》拿到了国内合计机视觉顶会 CVPR 的最佳论文奖 ，也是该团聚停办二十五年来初次有亚洲学者取患上最高奖项 。
汤晓鸥与何恺明2016 年，何恺明凭仗 ResNet 再获 CVPR 最佳论文奖 ，此外 ，他尚有一篇论文进入了 CVPR2021 最佳论文的候选 。何恺明还由于 Mask R-CNN 取患上过 ICCV 2017 的最佳论文（Marr Prize） ，同时也退出了昔时最佳学生论文的钻研 。
凭证 Google Scholar 的统计 ，何恺明一共宣告了 73 篇论文 ，H Index 数据为 67 。妨碍 2023 年 7 月 ，何恺明的钻研援用次数逾越 46 万次 ，而且每一年以逾越 10 万次的速率削减 。
这是个甚么量级呢 ？简而言之，他退出 MIT 之后会赶快成为该校论文援用量最高的学者，不限学科 ，不之一 。
那些年 ，恺明宣告过的「神作」
提及恺明大神的作品，最驰名的便是 ResNet 了 。这篇论文宣告于七年前，迄今援用已经逾越十七万 。
《Deep Residual Learning for Image Recognition》在 2016 年拿下了合计机视觉顶级团聚 CVPR 的最佳论文奖 。该论文的四位作者何恺明、张祥雨 、任少卿以及孙剑如今在家养智能规模里都是响铛铛的名字 ，当时他们都是微软亚洲钻研院的一员 。
同样是大神级此外学者李沐已经说过 ，假如你在运用卷积神经收集 ，有一半的可能性便是在运用 ResNet 或者它的变种。
何恺明无关残差收集（ResNet）的论文处置了深度收集的梯度传递下场 。这篇论文是 2019 年 、2020 年以及 2021 年 Google Scholar Metrics 中所有钻研规模被援用次数至多的论文 ，并建树了今世深度学习模子的根基组成部份（好比在 Transformers、AlphaGo Zero 、AlphaFold 中） ）。
如今大模子都在运用的 transformer 的编码器息争码器，概况都有源自 ResNet 的残差链接 。
「在 ResNet 之后就能实用地磨炼逾越百层的深度神经收集 ，把收集打患上颇为深 ，」在 2023 天下家养智能大会的演讲中 ，汤晓鸥对于何恺明的学术贡献不惜表彰 ：「何恺明把神经收集做深了 ，google把神经收集的进口拉大了 ，又深又大 ，才成为明天的大模子 。」
2021 年 11 月，何恺明以一作身份宣告论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》 ，提出了一种泛化功能精采的合计机视觉识别模子 ，同样是适才宣告就成为了合计机视觉圈的热门话题 。
一个初入 AI 规模的新人 ，在探究的历程中看到良多紧张钻研主要作者都是何恺明 ，每一每一会禁不住感应惊惶。何恺明尽管临时身处业界，但科研态度不断被视为标杆 —— 他每一年只产出大批一作文章 ，但确定会是份量级的，简直不破例 。
咱们也每一每一歌颂于何恺明使命的气焰 ：纵然是具备独创性的论文 ，其内容每一每一也是扼要易读的 ，他会运用最直不雅的方式批注自己「重大」的想法 ，不运用 trick ，也不不用要的证实 ，有的只是详尽的直觉 。
如今回归学界，期待恺明能带来更多惊艳之作 。
参考内容 ：
https://www.csail.mit.edu/event/eecs-special-seminar-kaiming-he-pursuit-visual-intelligence
https://www.zhihu.com/question/588205714