何恺明,

在机器人领域，一场关于“通用智能”的探索正如火如荼地展开。 MIT 的何恺明和 Lirui Wang 等人最近成功在“通用数据”上取得了进展，让机器人离拥有“ 通用大脑 ”的目标又近了一步。 机器人数据的 异质性问题 一直是机器人训练的大难题。 以往，训练机

作者 | 黄楠编辑 | 陈彩娴又一名 AI 大神有了新动向！当地时间3月13日下午3点，何恺明在MIT做学术演讲。据现场网友所述，即便自己提前半小时去到现场，但仍挤不进会场，仅排队就拐了几个弯，MIT CSAIL 还临时开了隔壁会议室投屏，许多人是挤在小角落里听完全程的。据 MIT CSAIL 实验室此前发布公告显示，

编译 | Ailleurs编辑 | 陈彩娴情报分析是一项重要工作，军事战略家、研究人员和记者，都依赖情报分析来作出决策、揭露违反国际协议的行为，并向公众展示战争的严酷现实。卫星图像在情报分析工作中扮演了重要的信息来源角色。然而，在乌克兰，由于大量的云层覆盖和频繁的夜间袭击，各种形式的卫星图像都无法捕捉地面信息。好消息是

作者 | 维克多 编辑 | 岑峰过去十年，哪些学者为人工智能（AI）领域作出了突出贡献？今日，清华大学联合智谱AI发布“2022年人工智能全球最具影响力学者榜单AI 2000” ，通过梳理 2012-2021 年间的论文、期刊等学术数据，挖掘在近 10年

本文作者为 Bbuf雷锋网AI科技评论按：最近何恺明团队在arXiv 上公布了他们发表在CVPR 2020 上的最新论文《Designing Network

雷锋网 AI 科技评论按： 在计算机视觉领域中，多维度目标检测一直被用作输入以生成反映不同维度信息的特征组合，这种办法能够有效表达图片上的各种维度特征，然而却对硬件计算能力及内存大小有较高要求，因此只能在有限的领域内部使用。Facebook 于 2016 年在论文 《Feature Pyramid Ne

TensorMask 密集实例分割效果示例。左图：示例图；右图：局部放大。图中可以看到，不仅较大和较小的物体都得到了较为完善的勾画，物体之间相互遮挡的边缘也能够正确地处理。雷锋网 AI 科技评论按：大家都知道物体检测算法中有单阶段方法和双阶段方法之争，前者一般运算量较低、运行速度更快，但后者的准确率一般更高，适合需要精

雷锋网 AI 科技评论按，2018 年 11 月，何恺明在 arxiv 上提交论文 「 Rethinking ImageNet Pre-training 」，这篇论文由他与 Ross Girshick，Piotr Dollar 合作，系统地对预训练模型是不是必须的问题进行了研究，在坊间引起诸多讨论。两个

编者按： 2018年12月28日，由网易智能、清华大学数据科学研究院和24家评审机构共同评出的「2018中国AI英雄风云榜」年度人物榜单揭晓，10位人工智能领域的从业者获奖。其中，何恺明以扎实的学术成就和多数投票获得了本次评选的技术新锐奖。 提到何恺明，很多学术界的人都将其视为“天才型”的人物。从“高考满

雷锋网 AI 科技评论按：两年一次的计算机视觉顶会 ECCV 正在德国慕尼黑进行中。继正会第一天的开场演讲中介绍了多项基本情况之后，各项论文奖项也在 12 日的参会人员大聚餐 Gala Dinner 上、在欢乐轻松的氛围中、在美食的香气里逐项揭晓。最佳论文奖（Best Paper Award，一篇）Implicit 3