[華為] 華為首次自曝"天才少年"最新成果
要說起華為“天才少年”，那話題度可以說是直接拉滿。
但在百萬級年薪背後，“天才少年”們日常從事怎樣的工作，卻始終保持神秘。
現在，下文終於來了——
華為首次主動公開“天才少年”最新動向：
2019年入職、拿到200萬offer的鍾釗，僅用不到1年的時間，就帶領團隊將AutoML算法研究應用到了千萬台華為Mate系列和P系列手機上。
華為官方提到，這意味著，鍾釗團隊成功開啟了AutoML大規模商用的先河。
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，算法用於千萬台華為手機
具體怎麼個值法，還是從鍾釗本人的研究工作說起。
事實上，鍾釗解決的正是圖像像素處理算法中的一大痛點——算法精度與模型大小的平衡。
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的速度。
然而，與目標檢測、圖像分類等常見CV算法不同，這類模型的制作，需要對像素的相關屬性有深入理解。
此前在AutoML方向上，對於圖像分類、目標識別等CV算法的應用已經有非常多了。然而，具體到像素的算法上，還沒有團隊成功將AutoML進行大規模應用。
像素包括非常多的屬性，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最基本的元素進行處理。
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具體怎麼個值法，還是從鍾釗本人的研究工作說起。
事實上，鍾釗解決的正是圖像像素處理算法中的一大痛點——算法精度與模型大小的平衡。
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的速度。
然而，與目標檢測、圖像分類等常見CV算法不同，這類模型的制作，需要對像素的相關屬性有深入理解。
此前在AutoML方向上，對於圖像分類、目標識別等CV算法的應用已經有非常多了。然而，具體到像素的算法上，還沒有團隊成功將AutoML進行大規模應用。
像素包括非常多的屬性，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最基本的元素進行處理。
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