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英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

AI资讯2周前发布 云知AI运营官

英伟达又整活了！这次直接把语言模型开上了”喷气机”

听说英伟达的那群技术狂魔又闲不住了？没错！他们的”韩松团队”刚把最新科研成果Jet-Nemotron模型扔到了开源社区，像个技术界的圣诞老人一样给大家送礼物！

这款模型有多强？

  • 精准度爆表 – 把Qwen3、Qwen2.5这些业内大佬按在地上摩擦，连Google家的Gemma 3和Meta家的Llama 3.2都要抖三抖
  • 速度堪比火箭 – 54倍加速不是梦！就连预填充阶段都能快6倍，简直就是语言模型界的高铁
  • 架构黑科技 – 后神经架构搜索技术加持，听起来就很高级对不对？

    • 这就像是把一个普通聊天机器人突然改造成了会瞬移的超能力者！想当初我们还在感叹模型”会说人话”就谢天谢地了，现在居然开始拼谁的嘴巴更快了？
    英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    Jet-Nemotron-2B：参数界的“金手指”

    最近科技圈又炸锅了，Jet-Nemotron-2B像一匹黑马冲进AI赛道，直接把Qwen3-1.7B-Base按在地上摩擦！

  • 数据亮点：*
  • 47倍吞吐量提升：嗯，你没看错，47倍！
  • 缓存缩小到1/47：这是什么概念？相当于你手机里的表情包从10GB瞬间瘦身成200MB。
  • 超越超大型模型：DeepSeek-V3-Small和Moonlight（15B参数）组团对决，Jet-Nemotron-2B依然稳坐C位，赢得了更高的准确率。
  • 换句话说：*

    • Jet-Nemotron-2B就像是一只不起眼的柴犬，跑赢了一群吨位不小的高加索犬——谁还说小个子没前途？！
    英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    喷气式智能小火箭：Jet-Nemotron的欢乐打造记

    1. 开源大礼包：人人有份！

    是的！我们的Jet-Nemotron不仅仅是个神秘黑科技，它还带着满满的开源精神冲向你——代码？开源！预训练模型？也开源！简直像春节发红包一样慷慨，只不过这次的技术红包里装的不是现金，而是AI的灵魂！

    2. Jet-Nemotron是怎么组装的？

    这玩意儿可不是隔壁老王随手焊出来的，它的构建过程可是充满了科技感与欢乐，一起来看看吧！

    2.1 第一步：先找个靠谱的“大脑”

  • 训练数据：Jet-Nemotron不是从石头缝里蹦出来的，它吞下了海量高质量文本数据，一边吃还一边嘀咕：“嗯，这篇不错，这篇一般般……”
  • 算法加持：团队没有直接用现成的玩具，而是调整了一堆高级算法，像是在调酒——多加一点“注意力”，少来一点“过拟合”，最后完美摇晃出一杯AI鸡尾酒！

    • 2.2 第二步：训练，训练，训练

  • GPU集群火力全开，电费账单开始疯狂跳舞，团队的咖啡摄入量同步飙升。
  • 期间出现过几次“AI学歪了开始胡言乱语”的情况，但很快就被拽回正道，继续乖乖学习人类文明知识。

    • 2.3 第三步：开源，让大家一起玩

  • 代码开源：不想孤芳自赏，直接扔出来和大家分享，说不定还有人能帮忙优化优化，卷得更猛！
  • 模型开源：不仅告诉你它是怎么做的，还直接把学霸的笔记本复印给你，就问够不够兄弟？

    • 3. 总结：Jet-Nemotron，硬核又欢乐

    它不是冰冷的代码堆砌，而是一个既有实力又爱分享的AI快乐侠！
    现在，所有人都能拿它去尝试各种有趣的应用——写作、对话、甚至帮忙编段子！怎么样？是不是感觉AI的世界一下子热闹起来了？

    Jet-Nemotron：基于后神经架构搜索构建

    Jet-Nemotron：当大模型遇见”微整形”

    听说过”站在巨人的肩膀上”吗？Jet-Nemotron 更夸张——它不仅站上去了，还顺手给巨人做了个架构微整形！

    它的秘密配方是什么？

  • 基础：后神经架构搜索（PostNAS）

    • 比起从零开始造轮子，Jet-Nemotron 选择了一个更聪明的办法——在大模型的基础上搞装修！

  • 就像在精装房里调整家具布局，它通过改造现有架构，让模型表现更出彩。
  • 关键词：微调≠照搬
  • PostNAS 可不是简单复制粘贴，而是像一位严谨的AI化妆师，优化结构、调优模块，让大模型更符合特定任务的需求。
  • 终极目标：效率爆表
  • 省时省力、性能更强，让 AI 训练不再像”在马拉松比赛里扛着冰箱跑步”！

    • 换句话说，Jet-Nemotron 完美诠释了什么叫“大模型不够？改改就能用！”
    英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    Jet-Nemotron进化史：四个步骤的奇妙冒险

    1. 从”懒人模型”开始

  • Jet-Nemotron* 一开始是个不上进的全职“预训练宅男”，躺在多层感知机（MLP）的舒适区里，打定主意绝不更新自己的权重（冻结就是这么任性）。它的座右铭是：“我只继承，不努力。”

    • 2. PostNAS：超网络的华丽登场

    但科学界容不得躺平，PostNAS 决定出手改造。它挥舞着”一次性超级网络”的魔法棒，让Jet-Nemotron学会了两件事：

  • 全注意力层的精准摆放（不能太多，也不能太少，得像意大利面里的盐一样恰到好处）。
  • 自动选择最优位置（再也不用纠结该用全注意力还是躺平了）。

    • 3. 检索任务：高难度也得不掉链子

    为了证明自己有用（尽管它心里可能并不情愿），Jet-Nemotron参加了“高难度任务挑战赛”，比如神经搜索这种考验脑力的活儿。科学家们惊喜地发现：只要保留关键的全注意力层，它就能保持高智商状态，而不会因为学习太多变成“过拟合学渣”。

    4. 终极奥义：冻结的力量

    虽然大多数深度学习模型跟卷心菜一样不停迭代，Jet-Nemotron 却像僵尸一样懒惰而强大——权重冻住不动，性能照样飙升。它告诉我们一个真理：有时候不改就是最好的改进（或者只是懒得改）。
    总结： Jet-Nemotron的诞生验证了——如果你够聪明，就不用一直拼命更新！
    英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    科学怪人的休闲时光

  • 实验报告，但更活泼版*：
  • 众所周知，我们总是在实验室里捣鼓那些看着像魔法但其实只是数学的东西。这回，我们又搞了个大新闻！*

    • 传统策略 vs. “聪明”策略

    以前的做法（均匀放置）就像你妈妈给你整理衣柜：

  • 每件T恤平等对待
  • 所有袜子都挤在一格
  • 精准但毫无灵魂

    • 但我们的新策略（学习到的放置方式）更像是时尚博主搭衣服：
    精准投放——MMLU 基准上的得分直接起飞
    智能整理——不用再纠结“袜子该放哪儿”这种哲学问题
    显著提升——数字不会骗人，但让人很高兴
    结论：机器比某些人类更会“摆东西”，科学果然很有趣！
    英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    论文研究也玩”连连看”？线性注意力模块的欢乐大比拼

    科研团队最近就像在玩一场高科技版的”找不同”游戏，他们决定挑战一个有趣的命题：

  • 先解决”力气活”：搞定全注意力层的摆放问题，这个环节就像在组装宜家家具时先确定大框架
  • 再来玩”寻宝游戏”：在五花八门的线性注意力模块里选出那个”最靓的崽”
  • 实验趣闻集锦*：
  • 参赛选手共6位，都是当红”科技明星”
  • RWKV7同学因为”吃太多训练资源”(训练吞吐量太低)被强制退赛
  • 研究人员就像美食评委，正在给每位选手的表现打分

    • 英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    科学研究的奇妙冒险：从Gated DeltaNet到JetBlock

    1. 电梯里的霸主：Gated DeltaNet

    在残酷的模型竞技场中，Gated DeltaNet 戴着冠军头衔入场。它像是一个吸收了所有智慧的营养液，在准确率排行榜上稳坐第一。于是研究人员欢天喜地，单膝跪地拱手献上所有后续实验的忠诚——“行行行，您最牛！”

    2. 传统套路：静态卷积的悲剧

  • “啊，老套路又来了！”*

    • 以往的方法就像是一台只会循环播放同一首歌的录音机：

  • 静态卷积核 （要动不了一点）
  • 固定特征提取 （棒读式分析）
  • 毫无动态适应能力 （仿佛AI中的强迫症患者）

    • 研究人员看着这些倔强的石头一样的代码块，不禁揉太阳穴：“……该创新了兄弟。”

    3. JetBlock：新一代动态控场武器

    就在这时——Boom！JetBlock 闪亮登场！
    这个新型线性注意力模块自带了超能力：

  • 动态调整卷积核（灵活得像一条会编程的章鱼）
  • 自适应特征捕捉（比狗仔队还能敏感识别重点）
  • 线性注意力优化（不拖泥带水，直接精准爆破）

    • 研究团队兴奋地互相击掌：“跑吧老古董，这赛道归我们管了！”

  • —

    • 总之，科学研究就是——昨天Gated DeltaNet封神，今天JetBlock改命。谁知道明天又会冒出来什么疯狂发明呢？
    英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    深度学习模块的”魔法武器”:动态卷积核

    听起来像是霍格沃茨的黑魔法防御课上会教的东西，但这个模块并不是用来对抗摄魂怪的——它是专门对付冗余计算的！

    核心功能:动态生成”智能卷尺”

  • 卷积核生成器像个贴心小助理：“根据输入内容现做现卖卷积核！”
  • 这些动态因果卷积核（名字长到能当跳绳）精准作用于V（值）词元, 就像给数据穿上定制西装。
  • Q（查询）和 K（键）被剥夺了”静态卷积特权”，从此告别无效劳动 —— “没有加班费的运算统统砍掉！”

    • 硬件感知搜索:参数量≠效率

    研究人员突然顿悟：

  • 传统观念认为参数数量等同于效率，简直像用体重衡量智商！
  • 残酷事实：KV 缓存大小才是真正的”吞吐量杀手”，特别在长上下文场景下 —— 想象用128MB内存的电脑打开现代网页的绝望感！

    • 注： 该技术虽不能帮你通过霍格沃茨入学考试，但能让AI模型少算些冤枉账。英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    科研团队搞出新花样：这波KV缓存操作6到飞起！

    当科学遇到”差不多就行”精神

    研究大佬们这次决定：不做那么多花里胡哨的调整，直接给KV缓存来了个”出厂设置锁定”——没错，就用原版尺寸，爱咋咋地！不过嘛，他们也没完全摆烂，还是意思意思搞了波迷你网格搜索：

  • 键(key)维度 – 随便测测
  • 值(value)维度 – 顺手调调
  • 注意力头数量 – 凑合试试

    • 结果居然意外发现：在不拖慢生成速度的情况下，多塞点参数还能让模型更聪明！（惊不惊喜？意不意外？）

    代码开源？先过了法务这关再说！

    团队一拍大腿：”这么好的东西，当然要分享啊！”于是计划把代码和模型甩上GitHub，但——法务部门突然闪现，表示要先把文件翻来覆去检查三遍。现在大家只能蹲在实验室里疯狂敲桌子：”快通过啊！我们要当网红科学家！”

  • 总结：*
  • 硬件优化可以很任性，但偶尔也要装装样子搞点实验
  • 参数多点没问题，只要速度别垮掉
  • 开源是个技术活，得先和律师Battle一轮

    • PS：什么时候能下载？看法律团队的手速了！

    显著的效率提升

    当数学学霸遇上速度与激情：Jet-Nemotron 家族震撼登场

    1. 这不是普通的 AI，这是 “Jet-Nemotron”！

    研究人员最近推出了两款 “快得离谱” 的模型：

  • Jet-Nemotron-2B（基于Qwen2.5-1.5B的升级版）
  • Jet-Nemotron-4B（Qwen2.5-3B的加强版）

    • 它们不仅更聪明，速度更是直接起飞！

    2. 数学考试？轻松碾压！

    想象一下：Jet-Nemotron-2B 在数学考试里拿了49.6分，比隔壁家的 Qwen3-1.7B-Base 高出 整整6.3分（学霸指数+1）。更夸张的是——它解题快47倍！ 这让别人怎么追？
    （旁白：Qwen3-1.7B 正在墙角默默流泪）

    3. 它会的可不止数学！

    研究人员可不是只测了算术，全方面碾压才是它们的风格：

  • 常识推理——不犯迷糊
  • 信息检索——快准狠
  • 代码能力——一行代码写到你怀疑人生
  • 长文本理解——能看完一整本《战争与和平》，还能给你写篇读后感

    • 4. 结论？这就是个 “作弊机器”！

    如果你想要一个 又快又强 的 AI 助手，Jet-Nemotron系列 无疑是目前市场上最猛的选择。不过，建议别告诉 Qwen3-1.7B 这个消息——毕竟，它可能已经 “自闭模式” 了。
    英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    基础模型大决战：谁才是数学小王子？

  • 温馨提示：以下内容可能引发AI间的”内卷”焦虑，慎入*
  • 数学竞赛结果*

    • 一群AI小朋友在考场上奋笔疾书，结果却是：

  • Qwen3-1.7B小朋友：双手叉腰站在领奖台上，俯视众生（特指线性注意力和混合模型这两个”老同志”）
  • 其他小朋友：可怜巴巴地拽着不及格的试卷躲在墙角画圈圈
  • 常识推理篇*

    • 让我们把镜头转向另一个考场：

  • Jet-Nemotron-2B同学：带着62分的成绩单骄傲地迈出六亲不认的步伐
  • 其他基准模型：面面相觑，默默把”学霸”头衔让了出来
  • 不得不说，这场AI界的期中考试真是几家欢乐几家愁啊！*

    • 英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    Jet-Nemotron：当大数据遇上闪电侠

  • 听说Jet-Nemotron最近在检索任务上火了？*
  • 先看看2B版本的表现：
  • 秒杀全场（除了某个叫Qwen3的小老弟）。
  • 别的模型还在热身的时候，Jet-Nemotron-2B已经冲过终点了——成绩单上只剩Qwen3-1.7B-Base的名字还能看。
  • 老板觉得2B还不够狠？升到4B版本直接放大招：
  • 76.2的平均准确率，全场最佳，不给对手留活路。
  • 速度快得像吃了21份能量饮料——Qwen3虽然跑得快，但Jet-Nemotron-4B跑得更快，还额外带了21倍速度加成。
  • 结论：*

    • 如果你想让AI干活又快又好，Jet-Nemotron大概正在大喊：“选我！选我！”
    英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    AI 代码大师的”抗日神剧”式崛起

  • 当传统模型还在”枪斗术”时*，
  • Nemotron 已经玩起了”八百里开外一枪爆头”*
  • Jet-Nemotron-2B：号称”键盘侠中的战斗机”，以一己之力吊打所有同级别的”菜鸡”队友，堪称AI界的”李云龙”。
  • Jet-Nemotron-4B：这货直接晋级为”战神”，横扫代码战场，甚至自带BGM出场——”你这瓜保熟吗？”
  • 结论*：如果传统模型还在用刀剑切磋，那Nemotron家族已经扛起了加特林，管你什么铜牌铁牌，在它眼里都是”来送外卖的”。

    • 英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    小身躯大能量：Jet-Nemotron-2B以”两层小楼”单挑”摩天大楼”

    在这个”比谁家楼层高”的大模型时代，Jet-Nemotron-2B像个反内卷的”极简主义者”——区区两层全注意力结构，却能跟隔壁那些”摩天大楼”级别的对手掰手腕！

  • 有趣的事实清单：*
  • Qwen2.5-1.5B：我房间多我骄傲
  • Gemma3n-E2B：看我这豪华层高配置
  • Jet-Nemotron-2B：你们电费交了吗？

    • 就像用折叠自行车赢了山地车比赛，这款模型用实际行动证明：在AI的世界里，层数多不如会省电，体积大不如会思考！或许下次我们可以考虑给模型颁发”最具性价比员工奖”？
    英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    AI模型对决：谁才是真正的”节能超人”？

    各位观众朋友们，今天让我们来围观看一场精彩的AI届”奥运会”比赛！参赛选手有：

  • 我们的挑战者：Jet-Nemotron兄弟(2B和4B两个型号)
  • 卫冕冠军：Qwen3-1.7B-Base

    • 比赛结果大公开！

  • 这些家伙跑分结果出来后，场面一度非常混乱…*
  • 性能表现：Jet-Nemotron兄弟不仅追上了Qwen3，还时不时来个”超车”表演
  • 能源效率：这两兄弟简直就是”省电小能手”，KV缓存少得像是在参加”极简生活挑战赛”

    • 获胜秘诀大揭秘

    为什么Jet-Nemotron能这么秀？主要是他们：

  • 全注意力层：比对手少得多 – 这简直是”偷懒”的终极奥义啊！
  • KV缓存：小到让你怀疑他们是不是在参加内存节食计划

    • 这场精彩的对决证明：有时候，聪明≠费电，就像有些人吃得多不代表学得好一样！

    团队介绍

    全华班科研天团，东方智慧闪耀国际

  • 这支研究团队有个有趣的共同点——他们的微信群发红包时从来不用翻译软件！*

    • 没错，你以为我要说他们攻克了某个科学难题？不不不，更令人震惊的是：从实验室老板到暑期实习生，所有人的年夜饭都包含饺子！
    这支团队完美诠释了什么叫”科研界的唐人街”–

  • 晨会汇报：中英混合程度让语法检查软件崩溃
  • 实验记录：偶尔会出现”此处应有夸夸”的手写注释
  • 设备命名：离心机叫”哪吒”，电子显微镜叫”千里眼”

    • 最绝的是他们的论文致谢部分：
    “特别感谢老干妈辣椒酱在本研究期间提供的持续能量支持”

  • 西方同行们至今没想明白*，为什么这个组发Nature论文的速度比中餐馆上菜还快。

    • 不过据小道消息，他们实验室真正的核心仪器其实是——

  • 一套景德镇茶具和武夷山大红袍的复合培养系统*

    • 英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    计算机科学界的语言模型“魔法师”：Yuxian Gu的奇幻之旅

  • 在古老的东方，有一位名叫Yuxian Gu的年轻人，他的成长轨迹堪比“计算机界的霍格沃茨”*：
  • 学历生涯：
  • 本科到博士阶段：他被“分院帽”毫不犹豫地分到了清华大学计算机科学与技术系的“拉文克劳学院”。
  • 导师是黄民烈教授——人称“语言模型界的邓布利多”。
  • 实习历险记：
  • 曾在微软亚洲研究院这个“魔法部”实习。
  • 导师董力研究员，外号“咒语优化大师”，据说挥挥魔杖就能让模型参数乖乖听话。
  • 这位“魔法师”专攻的神秘领域包括*：
  • 语言模型“养成计划”（全生命周期研究）：
  • 从“胎儿期”的预训练（咒语入门课）
  • 到“青春期”的下游任务适配（OWL考试冲刺班）
  • 最后是“成年期”的高效推理（幻影移形速成法）
  • 近期施展的“禁咒级法术”：
  • 数据构建黑魔法：
  • PDS（预言家日报筛选法）
  • 指令预训练（猫头鹰邮递速成术）
  • Learning Law（魔法部立法程序）
  • 模型压缩术：
  • MiniLLM（伸缩自如咒）
  • MiniPLM（袖珍变形术）
  • 业内小道消息*：据说他最近正在研发“语言模型冥想盆”，试图让AI学会做白日梦。
  • ——某不愿透露姓名的《预言家日报》科技版记者报道*

    • 英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

    学霸胡擎昊的开挂人生之旅

    教育经历：从卷王到大神

  • 本科：浙江大学——“我听说浙大的图书馆半夜两点还亮着灯？没错，那就是我的床位。”
  • 硕士：新加坡国立大学——“亚洲哈佛？不如说是‘热带版做题家集中营’。”
  • 博士后：麻省理工学院，跟随AI大神韩松教授——“现在每天都在研究‘如何让机器人比我更会尬聊’。”

    • 人生格言

    “学习就像游戏，只不过别人的新手村叫‘高中’，而我的是‘MIT’。”
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    当电子工程的天才少年遇上最高荣誉

    尚扬同学的故事简直就是一部学霸爽文的开场白！

  • 现任身份：麻省理工学院（MIT）电子工程学院的一年级博士生
  • 导师是韩松教授，在全球AI和芯片设计领域都是跺一脚震三震的大咖。
  • 换句话说，他在跟着大佬造未来——也许是AI芯片，也许是量子计算机，谁知道呢？总之很厉害就是了！
  • 昔日辉煌：毕业于清华大学电子工程系，并且是带着“最高荣誉”离开的。
  • 这意味着他不仅成绩好，还得是全方位碾压的存在——考试？竞赛？科研？社交？统统不在话下！
  • 清华最高荣誉可不是随便谁都能拿的，得让教授们边批卷子边感叹：“这小子真是个Bug！”

    • 目前来看，这位同学的成就轨迹大概可以概括为：在清华横着走，到MIT继续横着走。

  • 未来的发展？*
  • 可能1：成为下一代AI芯片的设计大师，帮人类早日用上更快的ChatGPT。
  • 可能2：哪天忽然决定造个机器人军团（纯属虚构，MIT的同学请放心）。
  • 可能3：默默改变世界，然后低调地说：“啊？我只是随便做做……”

    • 不管怎样，他的故事还在继续，而我们……嗯，还是先努力学习吧！
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    当”别人家的孩子”决定称霸学术圈

    Haochen Xi，一个让普通凡人望尘莫及的名字。本科的时候，人家就轻轻松松考进了清华大学姚班（对，就是那种传说中的学神集中营），还拜在了姚期智院士门下。而这个姚院士，大概就是那种”随便发篇论文都能让学术界抖三抖”的人物。
    但这还没完——Haochen Xi的旅途连”歇口气”三个字都不认识！人家一溜烟跑到美国加州大学伯克利分校读计算机博士，顺便还当上了MLsys研究员（MLsys：机器学习系统的简称，就是那种既高大上又复杂得让人脑袋冒烟的研究领域）。
    简单总结一下他的日常：

  • 读本科？不好意思，清华姚班起步。
  • 跟谁学的？哦，就找了位图灵奖得主当老师而已。
  • 博士去哪儿？伯克利计算机系，随便混个研究员当一当。

    • 或许，这就是传说中的”一路开挂，主角光环永不熄灭”吧？
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    “别人家的孩子”又来了——揭秘学神Junyu Chen的开挂人生

    1. 是谁在偷偷“卷”我们？

    你还在为期末考试焦虑？这位兄弟已经在清华姚班优哉游哉地研究AI了！Junyu Chen，一个让普通大学生怀疑人生的名字，年仅本科，就已经秀遍全球顶尖实验室。

    2. 他的“假期实习”有多离谱？

    普通人放假：

  • 宅家追剧
  • 旅游拍照
  • 被爸妈嫌弃

    • 他的“假期”：

  • MIT HAN Lab 研究实习生（导师：韩松教授，AI界神仙之一）
  • 清华实验室 搞3D视觉感知（李毅教授合作，人机交互界扛把子）

    • （温馨提示：看到这里，建议捂住小心脏，避免酸度爆表。）

    3. 他的简历像科幻小说？

    早年间：别人刷题，他刷论文；现如今：别人刷剧，他刷实验室；未来趋势：大概是要刷个诺奖玩玩？总之，下次再有爸妈说“你看看人家”，请温柔回复：

  • “妈，您说的是Junyu Chen吗？那我真比不了。”*

    • （注：本文仅供娱乐，实际写作时请勿模仿如此浮夸的文风。 ）
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    那个让AI学会”减肥”，还把公司卖给老黄的清华学霸

    韩松：一个让AI芯片”瘦身”的男人

    出身不凡

    韩松同学本科直接从清华电子系毕业（没错，就是那个”电子系卷中之卷”的地方），然后一路高歌猛进杀到斯坦福拿了个博士学位。博士毕业后，他选择去麻省理工（MIT）当副教授——这履历简直像开了外挂。

    AI界的”健身教练”

    这位大佬最出名的”绝活”就是给人工智能疯狂减肥：

  • 深度压缩技术：让神经网络甩掉”肥肉”，在保证性能的同时瘦身几十倍。
  • 高效推理机：给AI芯片注入”高蛋白低脂肪”的算法，让NVIDIA的GPU都跟着学起来（安培架构据说偷偷抄过作业）。

    • 想象一下AI对他喊：”教练，我想变轻！”

    TinyML：把AI塞进小设备

    他是TinyML研究的先驱，直接把深度学习塞进了物联网设备——从此你家智能灯泡可能比你还懂”深夜emo该调什么色温”。

    公司卖给老黄，全员入职NVIDIA

    2023年，他创办的OmniML（专门帮AI在边缘设备”健身”的公司）被英伟达收购。于是：

  • 韩松本人变身NVIDIA杰出科学家
  • CEO吴迪和CTO毛慧子也打包入职

    • 这剧情堪比硅谷爽文：”学霸创业，科技巨头当场打钱，团队集体升职加薪”

  • 一句话总结：* 这位清华学霸不仅教会AI”减肥”，还顺手把公司卖给了显卡界的老大，堪称AI界的”商业与技术双修大佬”。

    • 英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型

  • AI领域的“学霸超人”：蔡涵的科技逆袭之路*

    • 教育背景：从交大学霸到MIT大佬

  • 上海交通大学：在这里完成了本科到硕士的“一锅端”，可能是课余时间也顺便修完了“如何高效写论文”的隐藏课程。
  • 麻省理工学院（MIT）：成功斩获电子工程与计算机科学博士学位，并在此过程中解锁了“熬夜研究+咖啡续命”的终极技能。

    • 职业身份：NVIDIA研究院的科技魔法师

    现任NVIDIA研究院研究科学家，主要研究方向包括：

  • 让AI变得更聪明（或者至少让它们能假装很聪明）
  • 解决机器人学习难题（比如教会它们“如何不撞墙”）

    • 江湖传说 & 研究成果

  • 论文高产户：在arXiv上留下神秘数字“[2508.15884](https://arxiv.org/abs/2508.15884)”（可能是让AI自己写论文的成果）。
  • 开源贡献者：[Jet-Nemotron](https://github.com/NVlabs/Jet-Nemotron)项目的神秘加持者，据说能让代码自己跑起来。
  • 社交网络活跃分子：曾在X（原推特）上发过“[研究进展](https://x.com/iScienceLuvr/status/1959832287073403137)”，并附赠一句“科学真香”。
  • （本文由微信公众号“量子位”特邀写手时令撰写，部分内容经过AI增强处理，以提高“科学趣味性”。）*
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