DenseNet共一作者刘壮官宣新去向，将任普林斯顿大学助理教授

AIGC动态1个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

刘壮，DenseNet和ConvNeXt的主要开发者之一，将于2025年9月加入普林斯顿大学计算机科学系担任助理教授。在学术界任职前，他将继续在Meta AI Fair担任研究科学家。刘壮在清华大学计算机科学实验班期间与黄高合作开发了DenseNet，该论文荣获CVPR 2017最佳论文。DenseNet通过密集连接前面所有层与后面的层，实现了特征重用，有效缓解了梯度消失问题，并以更少的参数和计算量实现了更优性能。DenseNet被图灵奖得主Yann LeCun列为当代四种主流深度网络之一，论文引用量超过4.8万次。

刘壮在加州大学伯克利分校攻读博士学位期间，与谢赛宁合作发表了ConvNeXt，该工作旨在探索纯CNN模型的极限，能否实现与基于Transformer的视觉模型相当的效果。ConvNeXt在图像分类、检测和分割任务上均超过了Swin Transformer，同时保持了标准ConvNet的简单性和有效性。

在Meta AI Research工作期间，刘壮对数据集和多模态大型语言模型产生了研究兴趣。他与何恺明合作的研究指出，尽管业界为构建更多样化、全面的数据集付出了诸多努力，但神经网络似乎越来越善于过拟合到特定数据集上。刘壮的研究经常挑战现有观念，未来在学术界，他将在哪些方向上发出新挑战，值得关注。