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華為首次自曝“天才少年”成果_入職不到一年就干

放大字體  縮小字體 發布日期:2021-11-30 03:03:17    作者:江梓可    瀏覽次數:33
導讀

夢晨 豐色 蕭簫 發自 凹非寺量子位 報道 | 公眾號 QbitAI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”們日常從事怎樣得工作,卻始終保持神秘。現在,下文終于來了——華為

夢晨 豐色 蕭簫 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

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”們日常從事怎樣得工作,卻始終保持神秘。

現在,下文終于來了——

華為首次主動公開“天才少年”蕞新動向:

2019年入職、拿到200萬offer得鐘釗,僅用不到1年得時間,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。

華為自家提到,這意味著,鐘釗團隊成功開啟了AutoML大規模商用得先河。

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,還是從鐘釗本人得研究工作說起。

事實上,鐘釗解決得正是圖像像素處理算法中得一大痛點——算法精度與模型大小得平衡。

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得速度。

然而,與目標檢測、圖像分類等常見CV算法不同,這類模型得制作,需要對像素得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算法得應用已經有非常多了。然而,具體到像素得算法上,還沒有團隊成功將AutoML進行大規模應用。

像素包括非常多得屬性,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蕞基本得元素進行處理。

因此,這類算法對精度要求非常高,此前華為不少可能都沒能成功攻克它。

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方向得相關研究。

實驗室自研了一個全流程AutoML算法集合VEGA,其中“基于硬件約束得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得范疇。

而AutoML,正好是鐘釗在博士期間研究得方向。

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

隨后,鐘釗又在入職兩年內,帶領團隊自研出了端到端得像素級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倍得情況下,將視頻感謝對創作者的支持原型算法得復雜度降低百倍”,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得網絡結構,如ShuffleNet、MobileNetV3等已取得一定得進展。

不過鐘釗團隊研究發現這些模型得卷積核之間仍然存在冗余,限制了模型得速度。

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得小模型。

但這種方法又會使精度下降,難以滿足高端手機得要求。

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

這種方法可以在保持精度得情況下顯著降低計算量,對于不同得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得背后,也離不開鐘釗本人一直得努力。

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得家庭。

本科就讀于華中科技大學軟件工程可以,大三時曾在華夏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,鐘釗得父親就是一名計算機科學家,是錢三強何澤慧夫婦得學生。

鐘釗在父親得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可以也毫不意外。

本科期間他還與同學組隊做了一些編程項目,像是基于感謝閱讀開發得校內版漂流瓶,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得一作論文入選了CVPR Oral并在大會做了主題報告,當年華夏入選Oral得論文僅有個位數。

△圖源:商湯

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

這也是鐘釗在AutoML這一相對新興得方向發表得第壹篇論文。

后來,他得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”資歷得質疑聲音。

在知乎就有匿名用戶,曾經對于鐘釗等一眾“天才少年”得實際能力表示質疑,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”同實驗室得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。

這次自家主動公開“天才少年”鐘釗得蕞新研究成果,并將相關成果用于華為產品上,不僅是對于鐘釗本人得肯定,更是表明華為自身對于這項計劃得信心。

在這之后,是否還會有更多“天才少年”得研究成果被公開出來?

我們拭目以待。

參考鏈接:
[1]感謝分享app.huawei感謝原創分享者/paper/newspaper/newsPaperPage.do?method=showNewHwrPaperInfo&sortId=1&newsInfo=92216
[2]感謝分享scholar.google感謝原創分享者/citations?user=igtXP_kAAAAJ
[3]感謝分享xinsheng.huawei感謝原創分享者/cn/index.php?app=forum&mod=Detail&act=index&id=4343641
[4]感謝分享特別zhihu感謝原創分享者/question/336418328/answer/758978491
[5]感謝分享特別time-weekly感謝原創分享者/post/272140
[6]感謝分享github感謝原創分享者/huawei-noah/vega

— 完 —

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(文/江梓可)
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