[加州] 年薪1億美元!讓硅谷兩大AI巨頭撕破臉
其多篇論文發表在CVPR、ICCV、ECCV、ICML等AI頂會上。
而真正讓硅谷巨頭們在意的，是這些研究背後的實用價值。
DeepFill技術解決了圖像修復的核心難題。在黃煦濤的指導下，余家輝於2018年發表的DeepFill v1和2019年的DeepFill v2，讓AI能真正理解圖像內容，不再是簡單的像素填補。
這項技術成為圖像修復領域的重要突破，GitHub上獲得了3409次星標，在學術界和工業界都產生了廣泛影響。
舉個，有了DeepFill v2，你能用AI隨心所欲P圖了。
△右邊那個騎車的人，被擦掉了
同樣備受業界認可的還有Conformer模型，該模型基於Transformer架構改進而來，成為語音識別技術的重要進展。這是余家輝與吳永輝共同開發的成果。
想象一下，當你對著手機語音助手說話時，背景一嘈雜它就聽不清你在說什麼，或者你說快一點、帶點方言口音它就壓根聽不懂了；看視頻時自動生成的字幕錯誤百出；語音輸入法總是打錯字，你得不斷修改……
Conformer模型的出現，就是為了有效解決以上這些問題。
此外，余家輝和吳永輝共同開發的CoCa圖文基礎模型（2022年，引用1752次），讓計算機能更智能地理解圖像和文本之間的關系，推動了多模態AI技術的發展，尤其在圖像識別、檢索和生成描述等方面具有廣泛應用前景。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
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舉個，有了DeepFill v2，你能用AI隨心所欲P圖了。
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同樣備受業界認可的還有Conformer模型，該模型基於Transformer架構改進而來，成為語音識別技術的重要進展。這是余家輝與吳永輝共同開發的成果。
想象一下，當你對著手機語音助手說話時，背景一嘈雜它就聽不清你在說什麼，或者你說快一點、帶點方言口音它就壓根聽不懂了；看視頻時自動生成的字幕錯誤百出；語音輸入法總是打錯字，你得不斷修改……
Conformer模型的出現，就是為了有效解決以上這些問題。
此外，余家輝和吳永輝共同開發的CoCa圖文基礎模型（2022年，引用1752次），讓計算機能更智能地理解圖像和文本之間的關系，推動了多模態AI技術的發展，尤其在圖像識別、檢索和生成描述等方面具有廣泛應用前景。
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