O que um estudante chinês de 17 anos fez? Até Elon Musk não conseguiu resistir a dar um like👍
Recentemente, o nome de um estudante do ensino médio da China dominou as redes sociais
Um artigo de pesquisa da China foi publicado há pouco tempo, e Elon Musk comentou publicamente no Twitter: "Trabalho impressionante de Kimi."
O que surpreendeu o mundo da IA global é que o gênio da área de IA da 🇨🇳China está surgindo das universidades!
📌 A situação é a seguinte
Esse estudante se chama Chen Guangyu, e sua equipe é a responsável pela empresa Moonshot AI, que desenvolveu Kimi
Chen Guangyu é o primeiro autor do artigo "Attention Residuals: Rethinking depth-wise aggregation"
O artigo propôs uma nova forma de agregação de informações entre camadas de modelo: substituindo a conexão residual fixa tradicional pelo mecanismo de atenção softmax
E em vários benchmarks de teste mainstream, esse método trouxe melhorias significativas
A razão central pela qual Chen Feiyu está recebendo atenção é que muitos pesquisadores de IA precisam passar por:
Graduação → Pós-graduação → Doutorado → Laboratório
Enquanto ele entrou diretamente na equipe de desenvolvimento de modelos
Do primeiro contato com grandes modelos até a publicação de resultados de pesquisa e ser notado globalmente, ele levou cerca de um ano.
Recentemente, o nome de um estudante do ensino médio da China dominou as redes sociais
Um artigo de pesquisa da China foi publicado há pouco tempo, e Elon Musk comentou publicamente no Twitter: "Trabalho impressionante de Kimi."
O que surpreendeu o mundo da IA global é que o gênio da área de IA da 🇨🇳China está surgindo das universidades!
📌 A situação é a seguinte
Esse estudante se chama Chen Guangyu, e sua equipe é a responsável pela empresa Moonshot AI, que desenvolveu Kimi
Chen Guangyu é o primeiro autor do artigo "Attention Residuals: Rethinking depth-wise aggregation"
O artigo propôs uma nova forma de agregação de informações entre camadas de modelo: substituindo a conexão residual fixa tradicional pelo mecanismo de atenção softmax
E em vários benchmarks de teste mainstream, esse método trouxe melhorias significativas
A razão central pela qual Chen Feiyu está recebendo atenção é que muitos pesquisadores de IA precisam passar por:
Graduação → Pós-graduação → Doutorado → Laboratório
Enquanto ele entrou diretamente na equipe de desenvolvimento de modelos
Do primeiro contato com grandes modelos até a publicação de resultados de pesquisa e ser notado globalmente, ele levou cerca de um ano.