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。

　　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。

　　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■■？

　　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◆◆★。

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　　06月21日,美欧相继出台涉华经贸限制措施 中国贸促会■■：违背世贸规则 中国工商界坚决反对,

　　我发誓：热爱集体★■★，感恩老师■■★★，关心同学;严于律己■◆◆，宽以待人，自觉自制;学习第一，专心致志;认真读书★■，潜心思考■◆◆，加强训练;举止文明，爱护公物;走出过去，重新开始;斗志昂扬◆★★■■■，激情满怀■■;信心百倍★■■，竭尽全力★★;做就做第一★★，争就争一流;不为失败找理由，只为成功找办法!让我的24班，我的同学，我的老师，我的父母因我的存在而感到幸福!让我自己，我的同学，我的24班级因为我的努力而辉煌■◆◆!

　　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。

　　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◆◆★■■◆。

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　　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★◆◆■。

　　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。

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　　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） ）。

　　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。

　　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)。

　　「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」

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　时事2■◆：日博体育网官方注册06月21日,天天学习丨月刊（2024■■★★■◆.07）,

　　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。

　　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。