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AI大牛顏水成宣布回歸學界!重返新加坡國立任特聘教授,專注e-AGI研究

人工智能 新聞
重返新加坡國立大學NUS,擔任計算機系特聘教授。沒錯,就是他第一個教職所在地,也是他聲名鵲起的地方。

在產業界兜兜轉轉幾年后,顏水成再次選擇回歸學界——

重返新加坡國立大學NUS,擔任計算機系特聘教授。沒錯,就是他第一個教職所在地,也是他聲名鵲起的地方。

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而距離他上一次動向,過去不到三個月。

去年11月份,他突然卸任昆侖萬維研究院院長。官方宣布,改任昆侖萬維榮譽顧問,繼續為公司在AI科研領域的發展提供指導意見。

與此同時,還辭去了天工智能聯席CEO。

如今,再次回到NUS,他表示將專注于e-AGI,包括不限于Edge端側、Embodied具身、Evolving等領域的研究。

從此次官宣來看,他回歸學界的同時,還能兼顧產業和個人研究中去。

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顏水成再次回歸學界

在他谷歌Scholar上狀態也已經更新:NUS<—Sea AI Lab<—NUS,正在積極尋找RF/PhD/RA/Visiting的學生。

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同時也可以看到,目前他發表論文引用量已經超過110000次。而最高引的論文,還是當年在NUS經典論文NIN,引用數超過9900次。

這個「Network in Network」(NIN)網絡結構的核心1×1卷積是近年來幾乎所有計算機視覺深度學習模型的標準模塊,其思想也被后期的 GoogleNet、ResNet等模型所采用。

作為CV和ML領域的專家,顏水成畢業于北大數學系,2004年獲博士學位。其間,他曾在微軟亞洲研究院實習。師從微軟亞洲研究院創始人之一的張宏江博士。

從北大畢業后,顏水成前往香港中文大學湯曉鷗教授的多媒體實驗室做博士后研究,研究方向主要是人臉識別。

一年后,他前往美國伊利諾伊大學香檳分校(UIUC),師從黃煦濤教授。2007年,加入新加坡國立大學,創立了機器學習與計算機視覺實驗室,沒想到一待就是8年。

隨后在2015年,看到深度學習視覺的浪潮,他選擇進入工業界——

加入360集團擔任集團副總裁、人工智能研究院院長、首席科學家。

兩年之后,他加入當年最受矚目的AI四小龍之一依圖,出任依圖科技首席技術官CTO。

2021年他加入新加坡Sea集團創立Sea AI Lab。不過按照現在的時間推算,在入職Sea之前,他曾短暫在NUS待過一陣子。

幾經輾轉之后,2023年他回到國內,在智源研究院任訪問首席科學家,并在不久之后正式加盟昆侖萬維,被認為奔赴「通用人工智能」浪潮

在昆侖萬維14個月時間里,官方顯示,他從0到1搭建了2025全球研究院,圍繞下一代模型架構和Agent兩個方向展開了深度的研究。

不過在顏水成卸任之后,昆侖萬維還沒有官宣新的2025全球研究院院長。

離開五年后,重返NUS

此次帶著新的目標與期許重返學界,而NUS是他再熟悉不過的地方。

當年他連著在湯曉鷗教授、黃煦濤教授門下做完博士后研究之后,剛剛三十出頭選擇了NUS第一份教職。

來到NUS之后,很快就開始組建機器學習與視覺實驗室(NUS-LV Lab)。

據公開消息稱,當時他對團隊內學生要求很高,深夜探討研究論文是常事,除了寫文章,還積極參與各種賽事,一舉拿下各路頂級國際會議和賽事的冠軍,直接讓他在整個AI圈里成名。

或許正是這次從零組建實驗室的成功經歷,決定了之后他在產業界數次被欽點組建公司AI Lab的原因。

而當年他的一些學生們,也已經成為當下產業浪尖上的中堅力量。

陳強,NIN作者之一,現在Shopee/SEA工程總監。他本科畢業于中國科學技術大學,其后在上海交通大學讀碩士。當年顏水成團隊2010年首次出戰國際賽事Pascal VOC,他是奪冠主力。

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△圖源:谷歌Scholar,下同

林敏,NIN一作,目前是Sea AI Lab首席科學家,他從北大元培班畢業,最開始進入NUS還在專注生物科學專業,隨后轉向計算機來到顏水成團隊,結果意外提出NIN網絡架構一舉成名。

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劉洛麒,目前是美圖技術副總裁,也是美圖影像研究院(MTLab)負責人,攜團隊發布了美圖視覺大模型MiracleVision。此前曾在360研究院負責計算機視覺在 IoT 和互聯網業務的落地。

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夏威,摩爾線程AI首席科學家,AI研發副總裁。博士期間,他曾先后獲得2012年PASCAL VOC和2014年ImageNet的冠軍。去到摩爾線程之前,他曾擔任Orbeus首席科學家,后者被亞馬遜收購,他也就作為創始主任科學家,負責領導AWS 人工智能云服務Rekognition的算法研發工作。

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而當時夏威室友,同年來到顏水成團隊的董健,目前是Shopee公司董事。曾在360研究院待過,也曾領導過360智能工程部,負責公司級的AI基礎設施建設和中臺化AI能力輸出。

同樣在360待過的還有黃君實,現在在美團視覺智能中心。

……

如今顏水成再次回到同樣的老地方,不同的是帶著新的目標和期許。

不是深度學習,不是CV,是AGI。

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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