傳奇大神何恺明，最新動向塵埃落定！
剛剛他正式宣布，自己将于 2024 年加入MIT EECS（電子工程和計算機科學系 ) 。
何恺明是 CV 領域的翹楚，從 CVPR 首個華人最佳論文再到 ResNet，其谷歌學術被引用次數已經突破 46 萬次。
消息一出，英偉達 AI 科學家 Jim Fan 第一時間發來賀電，并表示：
他的成就太多數不過來了，有些人就是爲 AI 而生的！
除此之外，也有網友羨慕表示，MIT 的學生有福了！
也有一部分網友對 Meta 人才流失，發出靈魂拷問：
還剩誰在 Meta？
MIT 最高引第一人
今年 3 月，何恺明就曾在 MIT 做講主題爲 " 視覺智能 " 的Job Talks（求職演講），并透露未來将主要聚焦 AI for Science，包括視覺和 NLP 大一統做 self-supervised X+AI。
當時據現場網友描述，會場人滿爲患，僅排隊就拐了幾個彎，爲此 MIT CSAIL 還臨時開了隔壁會議室投屏。
這件事當時不僅引起 AI 圈廣泛關注，也引來不少網友猜測 " 他會不會加入 MIT"。
現在，随着何恺明親自官宣，一切都終于能确認了！而他也将成爲MIT 最高引第一人。
此前 MIT 全校被引用次數最高的，是化學與生物醫學工程系的重量級教授 Robert Langer，Google Scholar 上次數爲 39 萬 +。
而現在，何恺明被引用次數已經高達 46 萬 +！
另外，根據官宣内容，何恺明将于 2024 年加入 MIT 的電子工程和計算機科學系（EECS）。
EECS 是 MIT 最大的學術部門，也是世界著名的計算科學和 AI 研究科系。
這裏雲集了衆多計算機科學和 AI 領域的知名人物，包括 MIT App Inventor 嘗試領導人 Hal Abelson 等等。
CV 大神
何恺明本科就讀于清華大學物理系，博士師從湯曉鷗，畢業于香港中文大學。
2009 年，湯曉鷗、何恺明以及孫劍憑借論文 "Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior"，獲得該年度 CVPR 的最佳論文獎，這也是第一次頒發給亞洲研究學者。
2011 年博士畢業後進入微軟亞洲研究院工作，任研究員，并在 2016 年加入 Facebook AI Research（FAIR）繼續研究計算機視覺。
2015 年，何恺明提出ResNet（深度殘差網絡），不僅在 ILSVRC 2015 分類任務競賽斬獲第一名，還拿到了 2016 年 CVPR 最佳論文。
ResNet 目前也是其最高引研究，單篇引用量在 2021 年底突破 10 萬次，目前已漲至 17 萬次。
在 FAIR 期間，何恺明和團隊在計算機視覺領域取得不少亮眼的成績，包括 Faster R-CNN 及後續的 Mask R-CNN 等一系列研究。
其中，Mask R-CNN 解決了圖片中的實例級對象分割問題，不僅能将照片中的人、動物等對象單一檢測，還可爲其每個對象實例生成一個高質量分隔遮罩，該研究也獲得了ICCV 2017 最佳論文。
他的近期主要研究興趣是無監督學習，21 年底提出的 MAE，将語言模型的掩碼預訓練方法用在視覺模型上，爲視覺大規模無監督預訓練大模型開路。
最近他還将掩碼方法引入衆多 AI 繪畫應用的基礎模型 CLIP，把訓練速度提升了 3.7 倍。
One More Thing
最近一段時間，回歸學術界逐漸生成一股浪潮，FAIR 多位研究大牛離職。
去年 9 月，ResNeXt 一作謝賽甯就宣布離開，将于今年 1 月加入紐約大學擔任助理教授。
謝賽甯的主要研究方向也是以 " 深度學習、計算機視覺 " 爲主。目前，他在 Google Scholar 上的引用量已經超過 3 萬 +。
此前就有網友針對《如何看待 Kaiming 面試 MIT 教職 ?》給出自己的答案。
你如何看待這股 " 回歸學術界 " 的趨勢呢？
參考鏈接：
[ 1 ] https://kaiminghe.github.io/
[ 2 ] https://scholar.google.com/citationsuser=DhtAFkwAAAAJ&hl=en/
