传奇大神何恺明被曝回归学界，网友：要成全MIT引用最高的人了

AI 大牛何恺明有了最新动向，而且是回归学术界。

MIT CSAIL 实验室发布公告，3 月 13 日下周一，何恺明将到 MIT 做学术演讲。

此事引起 AI 圈广泛关注。在相关知乎问题下，MIT 博士 Charles 指出，何恺明参加的这个研讨会全是 Job Talks。

杜克大学教授陈怡然也表示，一直听说何恺明在寻找教职，现在终于能确认了。

求职演讲是学术界一大传统，指申请博士或教职者到校做学术报告，内容是他们自己的研究成果，通常正是在每年三四月份集中进行。

并且进入这个阶段，就代表何恺明至少已经通过了简历筛选，研究成果和能力受到了 MIT 的认可。

还有网友预测，鉴于之前李飞飞到 MIT 演讲座无虚席，何恺明这回讲座恐怕也会非常火爆，成为深度学习大型追星现场。

但也有网友在评论区补充到，这不代表最终何恺明就会选择去 MIT，也可能会去其他学校，但总之在找教职基本可以确定了。

或成为全 MIT 引用最高的人

虽然不确定何恺明最终的选择，但眼尖的网友已经发现，如果他真去了 MIT，被引用次数将成为全校最高。

目前，MIT 全校被引用次数最高的，是化学与生物医学工程系的重量级教授 Robert Langer，次数为 38 万 +。

而何恺明被引用次数高达 40 万 +。

尽管不同学科无法直接这么对比，但何恺明的引用次数实在是太引人注目了。

有网友表示，虽然引用量不一定能说明太多问题，不过“引用量是天文数字的一定是大神”。

要论何恺明最高引研究，必须是 ResNet。在 2021 年底突破 10 万大关，如今已经涨到 15 万。

ResNet 本身虽为计算机视觉领域研究，但其核心思想残差连接已经跨界成为现代深度学习模型的基本组件。

开启上一次 AI 热潮的 AlphaGoZero 就是结合了 ResNet + 强化学习 + 蒙特卡洛搜索共同完成。

而开启最新 AI 热潮的 ChatGPT，其中的“T”也就是 Transformer 网络中同样使用了残差连接。

在计算机视觉上，何恺明的主要贡献还包括 Faster R-CNN 及后续的 Mask R-CNN 等一系列研究，在很多年都是目标检测的主流方法。

他的近期主要研究兴趣是无监督学习，21 年底提出的 MAE，将语言模型的掩码预训练方法用在视觉模型上，为视觉大规模无监督预训练大模型开路。

最近他还将掩码方法引入众多 AI 绘画应用的基础模型 CLIP，把训练速度提升了 3.7 倍。

在 MIT 即将进行的演讲中，何恺明准备的主题也是“视觉智能”。

包括他在 ResNet、目标检测方面的成果，以视觉无监督学习对未来研究的影响。

至于何恺明可能要加入的 MIT CSAIL，是麻省理工最大的实验室，也是世界著名的计算科学和 AI 实验室。

这里云集了众多计算机科学和 AI 领域的知名人物，包括万维网发明人 Tim Berners-Lee，分布式计算和并发算法专家、图灵奖得主 Leslie Lamport 和 Barbara Liskov 等等。

当 Meta AI 有了产品压力

何恺明本科就读于清华大学，博士毕业于香港中文大学，2011 年他加入微软亚洲研究院。

自 2016 年起他加入 Facebook AI Research，也就是大名鼎鼎的 FAIR，继续研究计算机视觉。

但就在最近一年之内，该部门已发生两次重大调整，都是增强应用型研究，削减基础研究。

去年 6 月，受公司转型元宇宙影响，FAIR 被降级为元宇宙部门 Reality Labs 的下属组织。

同时，支持旗下各大 App 的算法团队转移进产品工程团队。新架构给了产品团队更大权限，加速技术的应用落地。

今年 2 月底，扎克伯格面对 ChatGPT 热潮再次做出调整，宣布成立顶级 AI 产品团队。

把全公司搞 AIGC 的都集中起来。

多年前，在 LeCun 卸掉 FAIR 管理层、就任首席 AI 科学家时，还在 FAIR 的田渊栋、吴育昕等研究员都曾表示，在这一部门没有产品的压力。

但近期一系列调整下来，Meta 流失不少研究型人才，包括带领过强化学习研究的 Edward Grefenstette 等至少 4 位知名学者离职，甚至位于伦敦的 AI 实验室失去了大部分顶级研究者。

从何恺明回归学术界的动向来看，他还是更倾向于搞基础研究。

One More Thing

就在这段时间，关于学术界与工业界的对比再次成了 AI 圈热点话题。

一方面，有网友指出工业界大厂的日子不好过，工程、应用型的岗位增加，研究型的越来越少。

另一方面则是大模型当道，AI 科研成本指数级增加，连顶刊 Science 都在正刊发文表示:学术界与工业界掌握的算力已不在一个数量级。

两者夹击之下，AI 大牛回归学术界和离开大厂创业成了同时存在的两股趋势。

回归学术界的代表除了何恺明，代表人物还有谷歌 Tensorflow 创始成员 Pete Warden。国内也有蚂蚁金服原副总裁漆远加盟复旦、商汤原执行研究总监代季峰加盟清华等。

离开大厂创业的代表人物则有谷歌 Transformer 作者们出走成立 Adept AI、Character.AI，以及前两天刚曝出的亚马逊李沐与 Alex Smola 携手创业。

在《如何看待 Kaiming 面试 MIT 教职?》的知乎热议话题下面，一个高赞回答是:

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