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全球 AI 人才榜单首次曝光，华人撑起半边天
7 月 3 日，2025 全球数字经济大会上，一份重磅榜单面向全球首次揭晓。 该榜单基于近十年近 10 万篇文献深度分析，列出了全球人工智能领域的 Top100 人才。其中，华人依旧拿下了主力席位。 凤凰网科技从中提炼了出了一份较为瞩目的人员名单，这些人现多数就职于国内外企业，仍在人工智能前沿探索领域活跃，包括： 何恺明，曾任职于 AI 殿堂美国麻省理工学院（MIT），作为 ResNet 之父，是深度学习革命的关键推手，其提出的残差学习（Residual Learning）概念，一举攻破了困扰神经网络多年的“梯度消失”难题，让深达千层的网络训练成为可能。其论文引用数以骇人的数十万次傲视群雄（公开数据约 40 万 +），被誉为“CV 界的诺奖级工作”。6 月 26 日，何恺明刚刚官宣入职 GoogleDeepMind，担任杰出科学家，同时还保留了 MIT 终身副教授身份。 张祥雨，曾是旷视研究院的顶梁柱，现已入职阶跃星辰任首席科学家； 2016 年，以 ResNet（作为核心贡献者之一）问鼎 CVPR 最佳论文，震动世界！随后在 ImageNet、COCO 等视觉“奥林匹克”赛场多次屠榜...
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昆仑万维开源第二代奖励模型 Skywork-Reward-V2 系列
昆仑万维宣布继续开源第二代奖励模型（Reward Model）Skywork-Reward-V2系列，共包含8个基于不同基座模型和不同大小的奖励模型，参数规模从6亿到80亿不等，其在七大主流奖励模型评测榜单中全面夺魁。在2024年9月，昆仑万维曾首次开源了Skywork-Reward系列模型及相关数据集。 公告称，在打造这一新一代奖励模型的过程中，昆仑万维方面构建了一个包含总共4000万对偏好对比的混合数据集Skywork-SynPref-40M。 为实现大规模、高效的数据筛选与过滤，特别设计了人机协同的两阶段流程，将人工标注的高质量与模型的规模化处理能力相结合。在这一流程中，人类提供经过严格验证的高质量标注，大型语言模型（LLMs）则根据人工指导进行自动整理和扩充。 基于上述优质的混合偏好数据开发了Skywork-Reward-V2系列，其展现了广泛的适用性，在多个能力维度上表现出色，包括对人类偏好的通用对齐、客观正确性、安全性、风格偏差的抵抗能力，以及best-of-N扩展能力。经实验验证，该系列模型在七个主流奖励模型评测基准上均获得最佳表现。 相比上一代Skywork-Rewar...
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