田远东 AI 研究科学家 | AI生成和翻译
田渊栋
以下是田渊栋的工作与背景概览：
背景与当前职位
- 他拥有卡内基梅隆大学的机器人学博士学位（约2013年完成）。(yuandong-tian.com)
- 现任Meta AI（FAIR）研究科学总监（现任职于Meta GenAI部门），主导大型语言模型（LLM）、推理、规划与优化方面的研究工作。(yuandong-tian.com)
- 在加入Meta之前，他于2013-14年间曾在Google X（自动驾驶团队）工作。(yuandong-tian.com)
研究方向与项目
田渊栋的研究涵盖机器学习与人工智能系统的多个前沿领域，重点包括：
- 人工智能系统中的决策、规划与优化。(yuandong-tian.com)
- 大型语言模型：推理、推断效率、表征学习、训练/推断优化。(yuandong-tian.com)
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具体项目：
- 围棋AI项目：ELF OpenGo——在其指导下开发的开源引擎，复现了AlphaZero风格的围棋对弈能力。(yuandong-tian.com)
- 参与“StreamingLLM”、“GaLore”（内存高效的LLM训练）、“Coconut”（持续潜在推理）等项目。(yuandong-tian.com)
研究价值
- 通过聚焦大模型的效率与推理能力，他的研究直击当前AI发展的核心瓶颈：如何在保持模型高性能的同时实现推断/训练的规模化。
- 其围棋引擎工作展现了在强化学习/游戏AI领域推动技术边界的能力，这对现实领域的决策系统具有广泛启示。
- 作为Meta GenAI的负责人，他的影响力已延伸至产品级系统与工业规模的应用型AI。
技术背景关联提示
鉴于您深厚的技术背景（移动工程、全栈开发、机器学习）及对深度专家对话的兴趣，田渊栋的研究存在以下契合点：
- 若您关注智能体+LLM架构的构建与讨论，他在LLM推理与规划方面的研究极具参考价值。
- 若您研究优化算法、训练效率、系统级机器学习，其内存高效训练（GaLore）与推断优化的项目与基础设施/工程层面紧密关联。
- 若您正在设计前沿机器学习系统的教育或教学内容，他的研究为此提供了具体的最新案例。
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