华人CV宗师黄煦涛高徒离职特斯拉，加入OpenAI，专攻多模态模型研究

【导读】华人科学家程博文官宣即将入职OpenAI，加入后训练团队参与多模态模型研究。值得一提的是，他还是著名华人计算机泰斗Thomas Huang的学生。

OpenAI又迎来一位AI大将。 

最近，华人科学家程博文官宣离职特斯拉，即将加入OpenAI专攻多模态模型的研究。 

今天是我在特斯拉自动驾驶部门的最后一天，这一年半的经历真的很棒：有机会与才华横溢的同事们共事，学习了如何开发出色的产品等等。但我向通用人工智能（AGI）进发的脚步不会因此而停歇，不久后，我将加入OpenAI的后训练（post-training）团队，参与构建多模态模型的工作。 

值得一提的是，程博文博士毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC），导师就是大名鼎鼎的计算机科学家Thomas Huang。 

黄煦涛于2020年4月逝世 

OpenAI视频生成科学家Will Depue、技术人员Farzad Khorasani等人纷纷对他表示欢迎。 

程博文是谁？

2022年，程博文正式入职特斯拉，成为自动驾驶团队的一位资深研究科学家。 

在此期间，他的主要工作重心——开发全自动驾驶（FSD）系统，包括特斯拉最新的FSD v12。 

程博文曾在UIUC获得了电气与计算机工程（ECE）的博士学位，期间由Alexander Schwing教授和Thomas Huang教授指导（2017-2020年）。 

在攻读研究生学位之前，他于2017年在UIUC完成了电气与计算机工程的学士学位学习。 

程博文还曾在Facebook AI Research、谷歌研究院、微软研究院和微软亚洲研究院实习。 

个人主页中，他提到了自己的研究兴趣，覆盖了计算机视觉和机器学习。 

在特斯拉，程博文将自己视为一位「全栈研究员」，不仅将最新研究成果应用于全自动驾驶技术的产品化进程中，还参与了产品开发的全周期工作，包括数据引擎、模型设计与训练、模型集成等方面。 

最近，他正致力于开发自动驾驶的端到端规划网络。 

作为一位专注于计算机视觉和机器学习的研究者，程博文对多模态嵌入式智能体很感兴趣。 

具体来说，他希望打造出能够（1）理解人类以任何形式发出的命令；（2）根据内置知识或利用工具以期望的方式执行任务并生成结果；（3）通过吸取常识知识和人类反馈进行学习的AI助手，如自动驾驶汽车、聊天机器人等。 

过往项目：重点在「分割」

程博文获得CVPR 2022 Oral的一篇论文提出了基于点的实例级注释——是实例分割的一种新的弱监督形式。 

论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.06404 

它将标准边界框注释与每个边界框内均匀采样的标记点相结合。 

研究表明，为完全掩码监督而开发的现有实例分割模型（如Mask R-CNN），可以在不做任何重大修改的情况下，通过基于点的注释进行无缝训练。 

实验中，在COCO、PASCAL VOC、Cityscapes和LVIS上训练的Mask R-CNN模型，在每个对象只有10个注释点的情况下，其完全监督性能达到了94%-98%的水平。 

与比对象掩码相比，这种基于点的注释收集速度快约5倍，让高质量的实例分割更容易用于新数据。 

另外，受新注释形式的启发，研究人员还对PointRend实例分割模块提出了修改建议。 

对于每个对象，被称为Implicit PointRend的新架构会为一个函数生成参数，该函数会进行最终的点级掩码预测。 

Implicit PointRend更为简单明了，只需使用一个点级掩码损失。 

实验表明，新模块更适合基于点的监督方式。 

CVPR 2022上另一篇录用论文，也是关于图像分割的研究。 

是Maskformer算法的进阶。 

论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.01527 

论文中，他提出的Mask2Former在图像分割，包括语义分割、实例分割、视频语义分割、视频实例分割等领域中逐渐变成了一个基础模型。 

Mask2Former的关键组件包括掩码注意力，通过限制预测掩码区域内的交叉注意力来提取局部特征。 

除了将研究工作量减少至少3倍外，它在四个流行数据集上的表现还大大优于最佳专业架构。 

最值得注意的是，Mask2Former在全景分割（COCO上为57.8 PQ）、实例分割（COCO上为50.1 AP）和语义分割（ADE20K上为57.7 mIoU）方面都刷新了SOTA。 

而下面这篇就是Mask2Former的前身MaskFormer，被NeurIPS 2021 Spotlight录用。 

论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.06278 

在作者看来，传统的逐像素分类的方法不足以通用。 

为此全新提出的MaskFormer，是一种简单的掩码分类模型，可预测一组二进制掩码，每个掩码都与单个全局类标签预测相关联。 

他们所提出的基于掩码分类的方法，简化了语义和全景分割任务的有效方法。 

特别是，研究人员观察到，当类别数量较多时，MaskFormer的表现优于按像素分类的基准方法。 

具体来说，MaskFormer基于掩码分类的方法优于最先进的语义分割模型（在ADE20K上为55.6 mIoU）和全景分割模型（在COCO上为52.7 PQ）。 

程博文在CVPR 2020上，拿下的两篇论文，都得到了黄煦涛的指导。 

论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.10194 

这篇论文介绍了Panoptic-DeepLab——一个简单、强大、快速的全景分割系统。 

旨在为自下而上的方法建立一个坚实的基线，在获得快速推理速度的同时，实现与两阶段方法相当的性能。 

还有一篇提出了HigherHRNet，一种全新的自下而上的人体姿势估计方法，用于使用高分辨率特征金字塔学习尺度感知表示。 

论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.10357 

参考资料： 

https://twitter.com/bowenc0221/status/1766339742818533636 

本文来自微信公众号“新智元”（ID:AI_era），编辑：桃子 好困 ，36氪经授权发布。