不过，我们可以根据他最近发表的研究推测一下。前段时间★◆◆■★，他所在的团队发布了一篇题为「Mean Flows for One-step Generative Modeling」的论文（参见《何恺明团队又发新作： MeanFlow 单步图像生成 SOTA，提升达 50%》）。在最近的 CVPR workshop 上，他也重点介绍了这一论文所代表的方向。

　　2016 年，何恺明凭借 ResNet 再获 CVPR 最佳论文奖，此外，他还有一篇论文进入了 CVPR 2021 最佳论文的候选。何恺明还因为 Mask R-CNN 获得过 ICCV 2017 的最佳论文（Marr Prize）★★，同时也参与了当年最佳学生论文的研究。

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　　何恺明的个人主页上传了这次演讲的 PPT（参见《何恺明 CVPR 最新讲座 PPT 上线★★■■：走向端到端生成建模》）★■■■，感兴趣的可以去看一下★■。

　　说起恺明大神的作品，最有名的就是 ResNet 了★◆■◆★。这篇论文发表于 2016 年■◆◆★★，迄今引用已经超过 28 万多。根据 《自然》 杂志的一篇文章，这是二十一世纪被引用次数最多的论文。

　　在分享中，他指出，在 AlexNet 之前，逐层训练更为流行，如深度信念网络（DBN）和去噪自编码器（DAE）。但 AlexNet 之后■■★★■，识别模型普遍实现了端到端训练，大大简化了模型设计和训练的复杂性。 不过◆◆★■■★，有趣的是，今天的生成模型在概念上更像是逐层训练：Diffusion 模型通过 T 个去噪步骤逐步生成◆★，自回归模型通过 T 个 token 逐步生成★■■★★◆。这让我们不禁思考：历史能否在生成模型领域重演？即，生成建模有没有可能也走向端到端？

　　2003 年，何恺明以标准分 900 分获得广东省高考总分第一，被清华大学物理系基础科学班录取■★。在清华物理系基础科学班毕业后，他进入香港中文大学多媒体实验室攻读博士学位，师从汤晓鸥◆★。何恺明曾于 2007 年进入微软亚洲研究院视觉计算组实习，实习导师为孙剑博士。

　　三大族主殒落，竟然在一个村子遭遇惨败◆■■★◆◆，消息传回自然震动了各大部落。而且，山宝出世★◆◆■■■，有无法想象的至高存在在激战，更是惊心动魄，令人发颤■★★◆。

　　今天下午◆★■◆■，我们在这里举行学生会换届选举演讲。为此■■◆■★，我谨代表学校，以及关心学生会的老师◆■■，向上届学生会全体同学的辛勤付出和积极工作表示由衷的感谢■■◆■■!向关心、支持■■◆★◆◆、参与学生会各项工作的在座人员致以崇高的敬意◆■★★★!

　　06月18日◆◆,中国驻韩大使邢海明■◆★■：期待与韩方一道推动两国战略合作伙伴关系向前发展■★◆,

　　何恺明有关残差网络（ResNet）的论文解决了深度网络的梯度传递问题。这篇论文是 2019 年、2020 年和 2021 年 Google Scholar Metrics 中所有研究领域被引用次数最多的论文，并建立了现代深度学习模型的基本组成部分（例如在 Transformers、AlphaGo Zero、AlphaFold 中） ）■★◆。

　　我以往在一篇同学的作文里明白一个小女孩的故事◆■。这个小女孩每一天放学回家，做完作业就去外面散步◆◆，如果看见一些瓶瓶罐罐■■■★、纸屑■◆◆、果皮就主动捡起扔进垃圾箱★◆★★◆◆。当然◆◆★■■★，她在家也把废物变成了一件件生活中的小物品★◆。比如纸杯做的花瓶、牛奶盒做得笔筒等◆■◆◆■，难道我们不应当向她学习吗?

　　同样是大神级别的学者李沐曾经说过◆◆◆◆，假设你在使用卷积神经网络，有一半的可能性就是在使用 ResNet 或它的变种◆★★■★。

　　何恺明的研究曾数次得奖◆★★◆。2009 年，当时博士研究生在读的何恺明参与的论文《基于暗原色的单一图像去雾技术》拿到了国际计算机视觉顶会 CVPR 的最佳论文奖★◆◆◆◆■。

　　数日来■◆◆★■，他们前行了数万里◆◆■◆，有独角兽这种生灵存在，赶路真的很快■★，这一路上穿山越涧，避过了不少凶兽。

　　1、课间不追逐、不打闹，上下楼梯靠右行，互相礼让不得拥挤■◆■★★，不从楼梯的扶手上下滑，行至拐弯处，要放慢脚步★■◆■■，预防相撞;

　　海面随着他脚步而晃动，到了最后◆★■★，化成了滔天大浪，这是他的怒■◆★■◆■，这碧海都随之起伏与浩荡。

　　如今大模型都在使用的 transformer 的编码器和解码器，里面都有源自 ResNet 的残差链接。

　　在搜索何恺明个人主页后，我们可以确认★★，他确实加入了谷歌，不过是以兼职的形式，职位是谷歌 DeepMind 杰出科学家 (Distinguished Scientist)。

　　一个初入 AI 领域的新人，在探索的过程中看到很多重要研究主要作者都是何恺明，经常会不由得感到惊讶★◆。何恺明虽然长期身处业界，但科研态度一直被视为标杆 —— 他每年只产出少量一作文章，但一定会是重量级的，几乎没有例外★★。

　　根据 Google Scholar 的统计■■◆★，截至今天，何恺明的研究引用次数超过 71 万次。

　　06月18日◆★,长三角一体化示范区未来三年将推进124个项目建设,村干部培训班的 篇27,乐鱼手机APP◆■◆■,菠菜导航网,快3福彩平台。

　　我们也经常赞叹于何恺明工作的风格■★◆◆★：即使是具有开创性的论文，其内容经常也是简明易读的◆◆，他会使用最直观的方式解释自己「简单」的想法■★◆★★，不使用 trick，也没有不必要的证明◆◆■★。这或许也将成为他在教学领域独特的优势■◆★★。

　　2021 年 11 月，何恺明以一作身份发表论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》，提出了一种泛化性能良好的计算机视觉识别模型■★■，同样是刚刚发表就成为了计算机视觉圈的热门话题。

　　2011 年博士毕业后，何恺明加入微软亚洲研究院工作任研究员★■■★◆◆。2016 年，何恺明加入 Facebook 人工智能实验室，任研究科学家。2024 年，何恺明加入 MIT，成为该校一名副教授■★。

　　「教授何恺明在 MIT 的第一堂课」「教授何恺明在 MIT 的第二门课 ——《深度生成模型》★★◆★，讲座 PPT 陆续已出」

　　刚刚，有网友爆料，自己在公司收到了「欢迎何恺明加入」的邮件★★★◆，何恺明疑似加入谷歌。