AI 大牛何恺明的主页开云体育，更新了两名新弟子的信息——
都是华东说念主，也都是学霸阅历，博士生「胡珂雅」+ 博士后「李宗宜 」。
至此，何恺明任教 MIT 以来招募的 6 位学生中，5 名都是中国面孔。
而这一次新入组的两位中国成员，也都全部闪光。
上交「胡珂雅」
胡珂雅，本科毕业于上海交通大学。
高中时期，她就读于名声赫赫的重点中学福建师范大学附庸中学。
2021 年，胡珂雅入学上交驰名的ACM 班，修读规画机科学主义。
证据上海交简陋远学院公众号，骄气三起，胡珂雅便成为了上海交通大学脑机接话柄验室（BCMI）的一员，师从郑伟龙讲授。
那段时辰，她把相干主义定在AI for Science——但愿能将 AI 与脑科学结合，通过自监督学习行止理原始脑电信号，从而匡助抑郁症患者过火他受精神健康困扰的群体。
历程几个月的打磨，她以第一作家完成了名为《Contrastive Self-supervised EEG Representation Learning for Emotion Classification》的论文。
这篇效果被海外生物医学规画机顶会 EMBC 经受，她也因此受邀赴好意思作念理论敷陈。
与此同期，她还动作共同作家参与了一篇改良自监督学习效果的情景，这篇论文尔后不异告成被顶会 Cognitive Science 2025 收录。
大三暑假，胡珂雅前去康奈尔大学实习，在讲授 Kevin Ellis 和博士生 Hao Tang 的带领下，参与了一个旨在进步设施合成与代码确立效能的相干情景，而她认真核默算法缠绵与已毕。
该效果最终被宇宙顶级机器学习会议 NeurIPS 2024 经受，胡珂雅是第二作家。
光作念完一个情景还不够，胡珂雅又和博士生 Wen-Ding Li 联手，把视力投向了其时颇受瞩方针 AGI 公开竞赛——ARC Prize 2024。
ARC 这个宗旨早先由 Fran ç ois Chollet 建议，用来评估 AI 在面临全新问题时的学习与推理才调，而不是靠追思或针对特定任务重叠检修来取胜。
ARC Prize 2024 恰是围绕这一基准伸开，条件参赛者提交算法来责罚从未见过的任务集。
换句话说，想要得回告捷，参赛模子必须能在「少样本、概括推理」的场景下展现接近东说念主类水准的念念考才调。
比赛范例严苛，但诱骗不异惊东说念主——总奖金进步 100 万好意思元，因此眩惑了来自全球 1430 支队伍参赛。
为了在这场硬仗中脱颖而出，胡珂雅主导研发了一套要道步调：用设施合成自动生成数据集，并在此基础上微调大言语模子，同期结合测试时微调（test-time finetuning）时期。
事实领路注解，这套步调确切能权臣进步模子确认。
历程利害的角逐，胡珂雅地方团队的效果在比赛中达到其时的 SOTA 水平，一举斩获「最好论文奖」。
尔后，她以共同第一作家的身份将此相干效果整理成文，告成发表于顶级机器学习会议 ICLR 2025。
别忘了，这时候的胡珂雅还只是个本科生。
只是是在本科阶段，她手里曾经攒下了四篇含金量极高的论文，而且一半都是第一作家。
这样的阅历，当然让她在央求博士时成了各大名校争抢的「香饽饽」——据说 MIT、普林斯顿、卡内基梅隆、康奈尔、华盛顿大学，完全给了 offer。
终末，她选了 MIT，直博。
咫尺，胡珂雅是 MIT 电子工程与规画机科学系一年龄博士生，由何恺明和 Jacob Andreas 共同带领。
她在 MIT 专注于言语与视觉的交叉相干，但愿打造出能更高效诈欺数据、具备更强泛化才调的智能体。
另一位是 FNO 发明者：「李宗宜 」
另一位新入组的何恺明弟子李宗宜 ，之前曾经在 AI 学术圈小有名气了。
2021 年，还在读博士的李宗宜以第一作家身份发表了篇分量级论文——
《Fourier Neural Operator for Parametric Partial Differential Equations》。
光说名字寰球可能不太熟练，但恰是这篇论文建议了其后着名远近的傅里叶神经算子（FNO），初次已毕了「神经算子」信得过意旨上的规模化应用。
不外，在聊 FNO 之前，咱们得先搞明晰一个问题：什么是神经算子？
轻佻来说，神经算子是一种能学会「解物理方程」的神经收罗。
在检修的时候，科学家会喂给它大宗与物理方程规画相关的数据，比如：不同的肇始水温 → 煮熟圣洁面所需的时辰；不同的脱手角度和速率 → 篮球最终的轨迹和落点……
通过学习这些样本，神经算子最终会暴透露一套「通用规章」，就像掌抓了一份更高阶的乘法口诀。
畴昔遭受相似的数据，它不需要一步步推算，而是靠「直观」就能转眼秒杀「压轴题」。
举个例子：
你想揣摸狂风雨会往哪儿迁移，按照传统步调，即等于超等规画机也得吭哧吭哧跑上好几个小时；
但如果用神经算子，唯有输入今日的气压、温度、风速，它几毫秒内就能算出狂风雨的旅途。
这就像一个过目不忘的学霸，看一眼题目就能凭借学问库平直在答题卡上写出驱散，而不必在纸上一步一步推算。
（咳咳，淌若高考这样干，如故会被判 0 分的哈）
凭借这种「秒算」才调，神经算子在天气预告、碳封存与空气能源学仿真等领域有奇效。
更关键的是，它让 AI 第一次能在物理规章层面已毕泛化，因此成为勾通机器学习与基础科学的要道桥梁。
李宗宜的相干重点恰是这个领域，况兼在此主义迈出了要道一步——他们建议的 FNO 通过将传统的空间卷积搬到频率域，用傅里叶变换来处理数据，让神经算子的开动速率成倍进步。
恰是这项冲破，让 FNO 被视为 「AI for Science」 领域的里程碑模子，而李宗宜也因此被公以为神经算子主义的中枢孝敬者之一，其谷歌学术援用次数已进步 1.2 万。
咫尺，李宗宜在 MIT 担任博士后相干员，由何恺明讲授带领。
不外，他在 MIT 的时辰可能不会太长——
据悉，他曾经拿到纽约大学助理讲授的职位，将于来岁秋季入职。
李宗宜的家乡在北京，曾就读于东说念主大附中，随后赴好意思肄业。
本科阶段，他在圣路易斯华盛顿大学修读规画机科学与数学双学位，还辅修了爵士乐。
2019 年，他前去加州理工学院攻读博士，师从 Anima Anandkumar 和 Andrew Stuart，两位导师共同见证了 FNO 的出身。
另外，博士期间，李宗宜曾经连气儿三个暑期都在英伟达实习。
何恺明在作念什么？深挖 AI for Science
其确切 2023 年，何恺明副讲授在 MIT 的求职演讲上有放过话，他十分指出「AI for Science」 将是其畴昔几年重点深耕的主义。
如今再看他的团队声威，确乎颇有深意。
新加入的两位成员——胡珂雅和李宗宜 ，一个曾在上交脑机接话柄验室作念科研，一个是神经算子领域的领军东说念主物，恰恰在这个方进取强强呼应。
再加上此前的邓明扬、白行健、黎天鸿和 Jake Austin，何恺明如今已集皆六位风景门生，可谓「声威豪华」。
不外量子位传闻，本年原谋划其实是七个东说念主。
终末一位候选东说念主是位男生，阅历不异亮眼，以致有传言说，他的保举信出自与何恺明同级别的大牛讲授之手，况兼被强烈保举。
不外，他咫尺还没出咫尺何恺明的团队先容中。
动作 ResNet 发明者之一，何恺明自 2024 年辞职 Meta 投入学术界后，也令更多优秀的年青东说念主受益——年青学者有契机愈加深远且莫得 ROI 制约地鼓励 AI 基础相干和前沿冲破。
实质上，已往的 ResNet 四东说念主组，都在以各自的样貌培养重生代。
何恺明的主业是 MIT 讲授，但在 Google DeepMind 有产业消亡；
张祥雨的主业是阶跃星辰首席科学家，但亦然母校西安交通大学兼职讲授；
任少卿的主业是蔚来汽车智能驾驶副总裁，但本年刚给母校中科大担任东说念主工智能实践室讲授，招生开坛讲课……
深信重生代的 AI 天才就在他们传帮带的这批东说念主中间——
名师高徒，生生握住。
参考衔接：
[ 1 ] https://lillian039.github.io/
[ 2 ] https://zongyi-li.github.io/assets/pdf/Zongyi_CV_July2025.pdf
[ 3 ] https://www.facebook.com/lizongyijohnny/?locale=zh_CN
[ 4 ] https://zongyi-li.github.io/
[ 5 ]
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— 完 —
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