标题：何恺明MIT开门弟子名单：奥赛双料金牌得主、清华姚班学霸在列

作者：奇月
来源：凹非寺
公众号：量子位（QbitAI）

入职MIT电气工程和计算机科学系的何恺明，首波门下弟子现已曝光，其中三位是华人：白行建、邓明扬、黎天鸿。邓明扬是知名的IMO、IOI双料奥赛金牌得主。

他们近期合作了一篇论文，提出了一种无需矢量量化的自回归图像生成方法。该方法通过扩散过程建模每个标记的概率分布，从而在连续值空间中实现自回归模型的应用。黎天鸿博士后是该论文的第一作者，并参与了何恺明团队的多项学术研究。

何恺明副教授的主页已更新，包括头像、联系方式、履历及最新MIT课程和演讲等。

何恺明MIT实验室成员首次公开

邓明扬

• MIT数学和计算机科学本科
• 小学三年级开始竞赛，高一获IMO金牌，高三获IOI金牌，国内首位不同学科国际金牌得主，也是IOI历史上第三位满分选手
• 目前研究重点是机器学习，特别是生成式基础模型，包括扩散模型和大型语言模型

白行健

• 北师大实验中学毕业，牛津大学数学和计算机科学硕士和学士
• 研究重点是经典算法和深度学习的交叉领域
• 曾获CCO、NOI、NOIP等多项竞赛奖项，高三时论文入围丘成桐中学科学奖决赛

黎天鸿

• 清华叉院姚班本科，MIT硕博，现为博士后
• 主要研究方向是表示学习和生成模型，目标是构建能理解人类感知之外的世界的智能视觉系统
• 将担任ICLR 2025区域主席，参与多项研究

何恺明团队的最新动态

CV领域

• 最新论文《Fluid》发表于10月17日，通过实证研究证明连续标记和随机顺序生成的自回归模型在文本到图像生成任务中表现最佳
• 另一篇论文《Scaling Proprioceptive-Visual Learning with Heterogeneous Pre-trained Transformers》发表于9月30日，提出一种新架构HPT，通过跨不同机器人本体和任务的异构预训练来学习通用策略表示

AI for Science领域

• 何恺明副教授在MIT的求职演讲上提到，AI for Science将是未来的工作方向
• 他5月发表了首个相关工作《使用强化学习的动态异构量子资源调度》，使用自注意力机制处理量子比特对序列信息，提升量子系统性能三倍以上

期待何恺明团队未来更多成果！