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　　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期间尊龙凯时人生就是博官方网站✿✿◈，何恺明和团队在计算机视觉领域取得不少亮眼的成绩宝宝我们开着灯做宝宝我们开着灯做✿✿◈，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最佳论文宝宝我们开着灯做✿✿◈。

　　在FAIR干了相当长一段时间后尊龙凯时人生就是博官方网站✿✿◈，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宝宝我们开着灯做✿✿◈。

　　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尊龙凯时人生就是博官方网站✿✿◈。

　　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✿✿◈，也可用于材料尊龙凯时人生就是博官方网站✿✿◈、蛋白质等✿✿◈。

　　此外尊龙凯时人生就是博官方网站✿✿◈，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宝宝我们开着灯做✿✿◈。

　　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

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