何恺明官宣，正式回归学术界！

夕小瑶科技说分享

来源 | 量子位

传奇大神何恺明，最新动向尘埃落定！

刚刚他正式宣布，自己将于2024年加入MIT EECS（电子工程和计算机科学系) 。

何恺明是CV领域的翘楚，从CVPR首个华人最佳论文再到ResNet，其谷歌学术被引用次数已经突破46万次。

消息一出，英伟达AI科学家Jim Fan第一时间发来贺电，并表示：

他的成就太多数不过来了，有些人就是为AI而生的！

除此之外，也有网友羡慕表示，MIT的学生有福了！

也有一部分网友对Meta人才流失，发出灵魂拷问：

还剩谁在Meta？

GPT-4能力研究传送门（遇浏览器警告点高级/继续访问即可）：

MIT最高引第一人

今年3月，何恺明就曾在MIT做讲主题为"视觉智能"的Job Talks（求职演讲），并透露未来将主要聚焦AI for Science，包括视觉和NLP大一统做self-supervised X+AI。

当时据现场网友描述，会场人满为患，仅排队就拐了几个弯，为此MIT CSAIL还临时开了隔壁会议室投屏。

这件事当时不仅引起AI圈广泛关注，也引来不少网友猜测"他会不会加入MIT"。

现在，随着何恺明亲自官宣，一切都终于能确认了！而他也将成为MIT最高引第一人。

此前MIT全校被引用次数最高的，是化学与生物医学工程系的重量级教授Robert Langer，Google Scholar上次数为39万+。

而现在，何恺明被引用次数已经高达46万+！

另外，根据官宣内容，何恺明将于2024年加入MIT的电子工程和计算机科学系（EECS）。

EECS是MIT最大的学术部门，也是世界著名的计算科学和AI研究科系。

这里云集了众多计算机科学和AI领域的知名人物，包括MIT App Inventor尝试领导人Hal Abelson等等。

何恺明本科就读于清华大学物理系，博士师从汤晓鸥，毕业于香港中文大学。

2009年，汤晓鸥、何恺明以及孙剑凭借论文"Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior"，获得该年度 CVPR的最佳论文奖，这也是第一次颁发给亚洲研究学者。

2011年博士毕业后进入微软亚洲研究院工作，任研究员，并在2016年加入Facebook AI Research（FAIR）继续研究计算机视觉。

2015年，何恺明提出ResNet（深度残差网络），不仅在ILSVRC 2015分类任务竞赛斩获第一名，还拿到了2016年CVPR最佳论文。

ResNet目前也是其最高引研究，单篇引用量在2021年底突破10万次，目前已涨至17万次。

在FAIR期间，何恺明和团队在计算机视觉领域取得不少亮眼的成绩，包括Faster R-CNN及后续的Mask R-CNN等一系列研究。

其中，Mask R-CNN解决了图片中的实例级对象分割问题，不仅能将照片中的人、动物等对象单一检测，还可为其每个对象实例生成一个高质量分隔遮罩，该研究也获得了ICCV 2017最佳论文。

他的近期主要研究兴趣是无监督学习，21年底提出的MAE，将语言模型的掩码预训练方法用在视觉模型上，为视觉大规模无监督预训练大模型开路。

最近他还将掩码方法引入众多AI绘画应用的基础模型CLIP，把训练速度提升了3.7倍。

最近一段时间，回归学术界逐渐生成一股浪潮，FAIR多位研究大牛离职。

去年9月，ResNeXt一作谢赛宁就宣布离开，将于今年1月加入纽约大学担任助理教授。

谢赛宁的主要研究方向也是以"深度学习、计算机视觉"为主。目前，他在Google Scholar上的引用量已经超过3万+。

此前就有网友针对《如何看待Kaiming面试MIT教职?》给出自己的答案。

你如何看待这股"回归学术界"的趋势呢？

1\][kaiminghe.github.io/](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fkaiminghe.github.io%2F "https://kaiminghe.github.io/") \[2\][scholar.google.com/citationsus...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fscholar.google.com%2Fcitationsuser%3DDhtAFkwAAAAJ%26hl%3Den%2F "https://scholar.google.com/citationsuser=DhtAFkwAAAAJ&hl=en/")