华人博士薛复昭加入Google DeepMind：MoE研究的前沿探索与科研新人的成长指南

薛复昭加入Google DeepMind：MoE研究的新篇章

近日，华人博士薛复昭宣布加入Google DeepMind，担任高级研究科学家，专注于Gemini预训练和多模态研究。薛复昭博士毕业于新加坡国立大学，师从尤洋教授，曾在Google Brain和NVIDIA GEAR实习，与Yi Tay、Mostafa Dehghani、Jim Fan等知名科学家合作。他的研究方向包括大语言模型预训练、Transformer扩展和条件计算，尤其在混合专家（MoE）领域取得了显著成果。

MoE：大语言模型的高效解决方案

混合专家（MoE）是一种通过条件计算提升模型效率的技术，近年来在大语言模型研究中备受关注。薛复昭在其研究中发现，MoE不仅能够显著降低模型训练成本，还能通过超参数调整实现高效开发。他的研究表明，MoE架构在视觉Transformer模型中的应用，如WideNet框架，能够在更少参数下提升性能。例如，在ImageNet-1K数据集上，WideNet在0.72倍可训练参数时，比Vision Transformer高出1.46%。

科研新人的七点成长建议

薛复昭博士结合自身经历，为科研新人总结了七点宝贵建议：

1. 工程能力是研究的基础：实现AI想法需要强大的工程能力，这是将研究转化为实践的关键。

2. 与优秀人才合作：通过与顶尖科学家合作，可以提升研究品味，识别前沿方向。

3. 专注演讲而非发表记录：简洁而深刻的演讲比论文数量更能展示研究能力。

4. 筛选高质量论文：专注于影响力大的工作和知名作者，避免信息过载。

5. 按时间顺序阅读论文：识别研究趋势演变，发现未来方向。

6. 换位思考提升写作和演讲：从读者角度出发，提升表达清晰性和可理解性。

7. 博士学位并非唯一途径：直接加入研究实验室也能为最先进的大语言模型做出贡献。

MoE在大语言模型中的未来

薛复昭的研究不仅为MoE技术提供了实证支持，也为大语言模型的高效开发指明了方向。他的工作表明，MoE在解决大模型训练中的Token危机和性能下降问题方面具有巨大潜力。未来，MoE技术有望在更多领域得到应用，推动AI研究的进一步发展。

薛复昭博士的加入为Google DeepMind注入了新的活力，他的研究成果和科研建议也为AI领域的年轻学者提供了宝贵的指导。在AI技术飞速发展的时代，如何高效利用资源与团队协作，将是科研新人迈向成功的关键。