今天小编分享的科学经验：何恺明官宣加入MIT，正式回归学术界！，欢迎阅读。
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 领網域的翘楚，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？
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 领網域的知名人物，包括 MIT App Inventor 尝试领导人 Hal Abelson 等等。
CV 大神
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網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。
One More Thing
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？
参考链接：
[ 1 ] https://kaiminghe.github.io/
[ 2 ] https://scholar.google.com/citationsuser=DhtAFkwAAAAJ&hl=en/
