何恺明加入谷歌DeepMind - 何恺明以兼职形式加入谷歌DeepMind，职位为杰出科学家(Distinguished Scientist)[4] - 具体研究方向尚未公开，但近期团队发表了单步图像生成论文MeanFlow，性能提升达50%[6] - 在CVPR workshop上提出生成模型可能走向端到端训练的历史性思考[6] 学术成就与行业影响 - 论文总被引量超71万次，其中ResNet单篇被引28万次，为21世纪被引最多论文之一[12][15] - 三获CVPR最佳论文奖(2009/2016/2021候选)，并获ICCV 2017 Marr Prize[10][11][16] - ResNet建立的残差连接已成为Transformer、AlphaGo Zero等现代模型的核心组件[18][19] - 2021年提出的MAE模型(Masked Autoencoders)迅速成为计算机视觉领域热点[20] 职业轨迹与行业地位 - 职业经历覆盖微软亚研院(2011-2016)、Facebook AI Lab(2016-2024)、MIT(2024年起)[9] - 业界公认的科研标杆，每年仅产出少量一作论文但均为重量级成果[22] - 论文以简明易读著称，擅长用直观方式解释复杂概念[23] - 行业专家评价"使用卷积神经网络时50%概率涉及ResNet或其变种"[17]