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张林峰的研究成果同样有着丰富的现实应用价值,他成功把知识蒸馏与模型压缩推广到了二维检测、三维检测、多视角图像检测、实例分割、图像生成、视频超分等多种应用任务中,并在实际业务中进行了部署应用,使得人工智能可以真正服务于人们的生活。
他在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表第一作者和通讯作者论文二十余篇,被引用2000余次,担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人,曾获北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金(亚洲共十二名)、清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。
张林峰入职的上海交通大学人工智能学院是学校顺应发展趋势、对接国家战略、服务城市先导产业而成立的实体学院,是举全校之力组建的特区学院。该学院通过高层次定位和全新体制机制,致力于培养中国自主的人工智能卓越人才,为国家高水平科技自立自强提供有力支撑。
清华大学交叉信息研究院介绍称,张林峰的研究在一定程度上推动了人工智能领域中基础研究的发展。例如,他在2019年提出自蒸馏算法,首次证明了知识蒸馏中的教师模型并非必需,推动了无教师知识蒸馏领域的发展。韩国科学技术院的Kuk-Jin Yoon教授表示“自蒸馏算法与序列性的算法相比有显著优势,有更好的泛化性和更高的效率”。麻省理工学院的韩松副教授在他的课程中专设列一小节介绍自蒸馏算法。
澎湃新闻(www.thepaper.cn)注意到,出生于1997年的张林峰研究方向为高效的人工智能(Efficient AI),包括大模型、图像视频生成模型、人工智能数据集的压缩与加速等。
乐享体育炫彩人生中国农业大学信息与电气工程学院网站日前发布的一份学术报告信息显示,今年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位的张林峰,现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。
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