广场
最新
热门
资讯
我的主页
发布
清华特奖得主顾煜贤加入DeepSeek，主攻大模型压缩与效率优化
区块律动
2026-07-06 08:07:37
关注
摘要生成中
据动察 Beating 监测，清华大学计算机系博士毕业生、2025 年研究生特等奖学金获得者顾煜贤已正式加入 DeepSeek，名字已出现在 DeepSeek V4 论文作者列表中。
顾煜贤的研究主要聚焦大模型在预训练、模型压缩和推理阶段的效率优化，谷歌学术总引用量已近 5000 次。顾煜贤此前的代表作包括大模型知识蒸馏方法 MiniLLM（已被谷歌、阿里、英伟达等平台采用），以及混合架构模型 Jet-Nemotron。Jet-Nemotron 在 H100 显卡处理 256K 超长上下文时，生成吞吐量比传统全注意力模型提速达 53.6 倍，并在多项基准测试中超越了参数规模更大的混合专家模型。
此页面可能包含第三方内容，仅供参考（非陈述/保证），不应被视为 Gate 认可其观点表述，也不得被视为财务或专业建议。详见
声明
。
赞赏
点赞
评论
转发
分享
评论
请输入评论内容
请输入评论内容
评论
暂无评论
热门话题
查看更多
#
GT二季度销毁257万枚
8.41万 热度
#
预测世界杯葡萄牙VS西班牙
25.12万 热度
#
Vitalik公布精简以太坊路线图
4.31万 热度
#
gStocks代币化股票上线
486.46万 热度
#
比特币巨鲸两周狂扫27万枚BTC
6.2万 热度
置顶
网站地图
清华特奖得主顾煜贤加入DeepSeek，主攻大模型压缩与效率优化
顾煜贤的研究主要聚焦大模型在预训练、模型压缩和推理阶段的效率优化，谷歌学术总引用量已近 5000 次。顾煜贤此前的代表作包括大模型知识蒸馏方法 MiniLLM（已被谷歌、阿里、英伟达等平台采用），以及混合架构模型 Jet-Nemotron。Jet-Nemotron 在 H100 显卡处理 256K 超长上下文时，生成吞吐量比传统全注意力模型提速达 53.6 倍，并在多项基准测试中超越了参数规模更大的混合专家模型。