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        華為首次自曝“天才少年”成果:入職不到一年就干成這件大事 網友:值200萬年薪!
        時間:2021-11-25 22:40:08

        要說起華為“天才少年”,那話題度可以說是直接拉滿。但在百萬級年薪背后,“天才少年”們日常從事怎樣的工作,卻始終保持神秘?,F在,下文終于來了——華為首次主動公開“天才少年”最新動向:2019年入職、拿到200萬offer的鐘釗,僅用不到1年的時間,就帶領團隊將AutoML算法研究應用到了千萬臺華為Mate系列和P系列手機上。

        華為官方提到,這意味著,鐘釗團隊成功開啟了AutoML大規模商用的先河。

        消息一出,又是一波話題爆炸。

        “華為這200萬年薪,花得值了。”

        入職不到一年,算法用于千萬臺華為手機

        具體怎么個值法,還是從鐘釗本人的研究工作說起。

        事實上,鐘釗解決的正是圖像像素處理算法中的一大痛點——算法精度與模型大小的平衡。

        如果解決它,就能將像素處理算法部署到手機上,加速空間增強、超分辨率等圖像處理的速度。

        然而,與目標檢測、圖像分類等常見CV算法不同,這類模型的制作,需要對像素的相關屬性有深入理解。

        此前在AutoML方向上,對于圖像分類、目標識別等CV算法的應用已經有非常多了。然而,具體到像素的算法上,還沒有團隊成功將AutoML進行大規模應用。

        像素包括非常多的屬性,例如顏色、亮度等。算法對像素進行處理,可以說是需要對圖像最基本的元素進行處理。

        因此,這類算法對精度要求非常高,此前華為不少專家都沒能成功攻克它。

        鐘釗帶領團隊,成功將AutoML技術應用到了圖像像素處理算法上。

        AutoML(Automated Machine Learning),簡單來說就是“用AI設計AI”,從2014年開始成為熱門研究,2018年,該技術逐漸進入試商用加速階段。

        事實上,在鐘釗來到華為之前,華為諾亞方舟實驗室已經在進行AutoML方向的相關研究。

        實驗室自研了一個全流程AutoML算法集合VEGA,其中“基于硬件約束的高效分類網絡搜索方案(CARS)”、“輕量級超分網絡結構搜索(ESR-EA)”等算法,都屬于NAS的范疇。

        而AutoML,正好是鐘釗在博士期間研究的方向。

        2019年,鐘釗和當時也在搞AutoML的華為“一拍即合”,憑借著在商湯實習時的積累,作為201萬年薪的“天才少年”加入華為,擔任AutoML研究組的leader,入職一年之內,就攻破了這個像素處理算法的難關。

        隨后,鐘釗又在入職兩年內,帶領團隊自研出了端到端的像素級AutoML流水線。

        據華為介紹,這項技術能“在學界和業界都只能做到2-3倍的情況下,將視頻攝影原型算法的復雜度降低百倍”,目前已用于部分新機型上,未來還會用于更多產品。

        不止這項研究,鐘釗在移動端視覺模型上,也有不少建樹。

        一直以來,設計用于移動端視覺模型主要有兩種方法:

        一種是手工設計輕量級的網絡結構,如ShuffleNet、MobileNetV3等已取得一定的進展。

        不過鐘釗團隊研究發現這些模型的卷積核之間仍然存在冗余,限制了模型的速度。

        另一種是方法進行模型壓縮,通過剪枝、蒸餾等手段獲得一個與大模型結構相似的小模型。

        但這種方法又會使精度下降,難以滿足高端手機的要求。

        鐘釗來到華為后,帶領團隊提出過一種根據圖像的內容自適應生成卷積核的動態方法。

        這種方法可以在保持精度的情況下顯著降低計算量,對于不同的CNN網絡可以降低37%-71.3%不等。

        此外在數據增強方面,鐘釗在華為也研究了一種對抗性自動數據增強方法,發表在2020年ICLR上。

        而如今這些研究成功的背后,也離不開鐘釗本人一直的努力。

        家學淵源,自小學習計算機

        鐘釗1991年出生在一個深受計算機科學影響的家庭。

        本科就讀于華中科技大學軟件工程專業,大三時曾在全國大學生數學建模競賽中獲得湖北一等獎。

        據‘華為心聲社區’報道,鐘釗的父親就是一名計算機科學家,是錢三強何澤慧夫婦的學生。

        鐘釗在父親的培養下產生了濃厚興趣,小學開始就學習一些編程知識。

        在這種環境下成長,大學他選擇計算機相關專業也毫不意外。

        本科期間他還與同學組隊做了一些編程項目,像是基于微信開發的校內版漂流瓶,很受同學們歡迎。

        本科畢業后,他來到中科院自動化研究所,師從副所長劉成林。

        2018年他在商湯實習期間的一作論文入選了CVPR Oral并在大會做了主題報告,當年中國入選Oral的論文僅有個位數。

        在這篇論文中他提出一種自動構建高性能神經網絡的分塊生成辦法,現在已被引用400余次。

        這也是鐘釗在AutoML這一相對新興的方向發表的第一篇論文。

        后來,他的研究方向逐漸聚焦于此,博士畢業論文也以《深度神經網絡結構:從人工設計到自動學習為題》。

        到現在,他已在IEEE T PATTERN ANAL、ICLR、iCCV、NeurIPS等國際期刊會議上發表多篇AutoML相關論文。

        事實上,此前不乏外界針對“天才少年”資歷的質疑聲音。

        在知乎就有匿名用戶,曾經對于鐘釗等一眾“天才少年”的實際能力表示質疑,認為華為在“千金買馬骨”:

        據時代周報報道,一位曾與華為“天才少年”同實驗室的IT業內人士表示:

        華為這個年薪確實高得離譜,我們實驗室一般博士畢業年薪大概在60萬-80萬元,碩士40萬元左右。

        但計算機這個行業,就是拿多少錢干多少事,他們目前壓力也大。

        這次官方主動公開“天才少年”鐘釗的最新研究成果,并將相關成果用于華為產品上,不僅是對于鐘釗本人的肯定,更是表明華為自身對于這項計劃的信心。

        在這之后,是否還會有更多“天才少年”的研究成果被公開出來?

        我們拭目以待。

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