人工智能研究员 | AI生成和翻译
要找到一位精通您提及的所有领域——大语言模型（LLM）、计算机视觉、多模态学习以及生成式文本、图像和视频——的研究人员颇具挑战，因为这些均为高度专业化的方向。不过，确实有几位著名研究者在这些交叉领域做出了重要贡献，尤其是在连接大语言模型、计算机视觉与生成式模型的多模态学习方面。以下基于他们对领域的贡献，重点介绍几位在这些交叉领域知名的研究者：
1. Yann LeCun
- 所属机构：Meta AI 首席人工智能科学家，纽约大学教授
- 专长领域：
- 计算机视觉：作为深度学习的先驱，LeCun 开发了卷积神经网络（CNN），为现代计算机视觉奠定了基础。
- 多模态学习：他在 Meta AI 的工作包括推进视觉-语言模型和多模态 AI 系统。
- 生成式模型：LeCun 探索过生成式模型，包括基于能量的模型和扩散模型，这些与图像和视频生成相关。
- 突出贡献：
- 相关性说明：LeCun 的广泛影响力涵盖计算机视觉、多模态系统和生成式 AI，尽管他在大语言模型方面的工作相较于视觉领域不那么直接。
- 联系方式：常在 X（@ylecun）上活跃，或可通过纽约大学/Meta AI 渠道联系。
2. Jeff Dean
- 所属机构：Google Research 高级研究员及高级副总裁
- 专长领域：
- 突出贡献：
- 相关性说明：Dean 在谷歌的领导工作涵盖大语言模型、视觉、多模态模型和生成式 AI，使其成为这些领域的核心人物。
- 联系方式：可通过 Google Research 或 X（@JeffDean）联系。
3. Jitendra Malik
- 所属机构：加州大学伯克利分校教授，Meta AI 研究科学家
- 专长领域：
- 计算机视觉：视觉领域的领军人物，以在目标检测、分割和视觉推理方面的工作而闻名。
- 多模态学习：在 Meta AI 为视觉-语言模型做出贡献，整合视觉和文本数据。
- 生成式模型：他的工作涉及视觉数据的生成方法，特别是在场景理解和合成方面。
- 突出贡献：
- 推动了目标识别和场景理解，为视觉-语言模型奠定了基础。
- 近期关于多模态 AI 的工作包括对 CLIP 和 DINO（自监督视觉模型）等模型的贡献。
- 相关性说明：Malik 在视觉和多模态系统方面的专长与您的标准相符，尽管他在大语言模型和生成式视频方面的关注较少。
- 联系方式：通过加州大学伯克利分校或 Meta AI 联系；活跃于学术会议。
4. 李飞飞 (Fei-Fei Li)
- 所属机构：斯坦福大学教授，斯坦福以人为本人工智能研究所联合主任
- 专长领域：
- 计算机视觉：ImageNet 的创建者，该数据集催化了深度学习在视觉领域的发展。
- 多模态学习：她近期的研究探索视觉-语言模型和多模态 AI 在医疗保健和机器人技术中的应用。
- 生成式模型：参与图像生成式 AI 的研究，应用于创意和科学领域。
- 突出贡献：
- 相关性说明：李飞飞的工作连接了视觉、多模态学习和生成式 AI，并且对用于多模态应用的大语言模型兴趣日益增长。
- 联系方式：通过斯坦福大学或 X（@drfeifei）联系。
5. Hao Tan
- 所属机构：研究员，曾任职于 Google Research
- 专长领域：
- 大语言模型与多模态学习：共同开发了 CLIP（对比性语言-图像预训练），这是一个基础性的视觉-语言模型。
- 生成式模型：从事文生图生成和视觉推理任务的工作。
- 计算机视觉：对 Vision Transformers 和多模态架构有所贡献。
- 突出贡献：
- 相关性说明：Hao Tan 的工作直接交叉了大语言模型、计算机视觉、多模态学习和生成式模型，使其成为一个强有力的候选人。
- 联系方式：可能通过学术网络或 X 联系（请核实近期所属机构）。
6. 吴佳俊 (Jiajun Wu)
- 所属机构：斯坦福大学助理教授
- 专长领域：
- 计算机视觉：专注于场景理解、3D 视觉和视觉推理。
- 多模态学习：致力于将视觉与语言整合，用于视觉问答和场景生成等任务。
- 生成式模型：研究用于图像和视频的生成式模型，包括基于物理的模拟和文生视频合成。
- 突出贡献：
- 开发了用于视觉常识推理和使用多模态输入进行视频生成的模型。
- 为多模态学习的数据集和基准测试做出贡献，例如用于视觉推理的 CLEVR。
- 相关性说明：吴佳俊的研究涵盖视觉、多模态系统和生成式模型，并且越来越关注用于视觉任务的大语言模型。
- 联系方式：通过斯坦福大学或学术会议联系；活跃于 X（@jiajun_wu）。
关于寻找此类研究人员的说明：
- 跨学科专长：精通所有这些领域的研究人员非常罕见，因为大语言模型和计算机视觉是不同的领域，而生成式模型（文本、图像、视频）需要额外的专业化。多模态学习通常是桥梁，因此关注视觉-语言模型（例如 CLIP、DALL-E、PaLI）的专家是关键。
- 大型科技公司与学术界：许多顶尖研究人员隶属于谷歌、Meta AI、OpenAI 等机构或大学（斯坦福、伯克利、麻省理工）。这些组织的团队经常合作，因此很难找到一个精通所有领域的个人。
- 新兴研究者：像 Hao Tan 这样的年轻研究者，或从事 CogVLM2（智谱AI/清华）等模型研究的人员，可能更接近您的标准，因为他们专注于前沿的多模态和生成式 AI。
- 会议与论文：查阅 NeurIPS、ICCV、CVPR、ACL 或 ICLR 等会议的最新论文，寻找从事多模态大语言模型、视觉和生成式模型研究的作者。在 arXiv 上搜索“multimodal large language models”或“vision-language models”等术语可以揭示活跃的研究人员。
- X 平台：许多研究人员在 X 上分享更新。搜索诸如 #MultimodalAI、#VisionLanguage 或 #GenerativeAI 等标签，或关注 @ylecun、@JeffDean 或 @drfeifei 等账户，有助于识别活跃的贡献者。
建议：
如果您在寻找一位单一的研究人员，Hao Tan 因其对 CLIP 和 OFA 的直接贡献而脱颖而出，这些工作涵盖了大语言模型、计算机视觉、多模态学习和生成式任务。若论更广泛的影响力，Jeff Dean 或 Yann LeCun 是巨擘，他们的工作影响了所有这些领域，尽管他们的关注点更偏向指导性。若需要更学术化的视角，吴佳俊 或 李飞飞 是多模态和生成式 AI 方面亲身参与研究的绝佳选择。
如果您需要帮助联系这些研究人员，或者希望我深入研究特定项目、近期论文或 X 帖子以缩小名单范围，请告知！如果您有偏好的机构，我也可以搜索更多新兴研究人员或特定机构。