王語霖（2019年起）為清華大學自動化系LEAP實驗室直博生，師從吳澄院士與黃高助理教授，研究方向聚焦深度學習模型的動態訓練與推理算法。其學術成果發表於T-PAMI、NeurIPS、ICLR等頂級期刊會議，獲2021年百度獎學金十強、CCF-CV學術新銳獎及CVPR-2021傑出審稿人等榮譽。在視覺Transformer領域提出動態ViT模型，通過自適應調整圖像token數量實現推理速度提升1.4-1.7倍，相關研究為動態建模提供創新思路。
基本介紹
- 中文名：王語霖
- 導師：吳澄、黃高
- 研究方向：動態深度神經網路、高效訓練
- 學術獎項：CCF-CV學術新銳獎（2021）
- 論文發表：TPAMI/NeurIPS/ICLR等8篇
- 榮譽稱號：清華大學國家獎學金
教育背景,研究方向與成果,學術榮譽,學術活動,
教育背景
自2019年起就讀於清華大學自動化系，攻讀博士學位期間隸屬LEAP實驗室，導師團隊由吳澄院士與黃高助理教授組成。該實驗室研究方向涵蓋機器學習與計算機視覺領域，重點探索深度神經網路的高效設計與訓練方法。
研究方向與成果
在動態視覺Transformer領域提出創新模型架構，相關研究成果發表於CVPR、ICCV等頂級會議：
- 動態ViT模型（2022年）：通過自適應調整圖像token序列長度，在ImageNet數據集上將T2T-ViT模型的推理速度提升1.4-1.7倍。該模型採用級聯設計策略與特徵重用機制，有效最佳化視覺Transformer的計算效率
- AdaFocus框架（2022年）：針對視頻識別任務提出動態空間冗餘性降低方法，構建適用於主流網路的通用框架。實驗表明該框架在同等精度下可將計算開銷縮減2-3.6倍，顯著提升TSM模型的GPU推理速度
學術榮譽
- 百度獎學金（2021年12月）：從全球數百名候選人中入選十強，獲得連續兩年的科研資金支持，評選標準包括學術成果創新性與科研潛力的綜合評價
- CCF-CV學術新銳獎（2021年）：由中國計算機學會計算機視覺專委會頒發，當年全國僅3名碩博生獲此殊榮
- CVPR傑出審稿人（2021年）：因在計算機視覺頂會審稿工作中的專業貢獻獲得認可
學術活動
2022年2月參與AI TIME NeurIPS專場學術報告，分享動態視覺Transformer研究成果；同年7月在計算機視覺專題活動中展示AdaFocus框架設計思路與技術細節。其學術報告內容聚焦深度學習模型的計算效率最佳化，體現動態網路架構設計的系統性研究路徑。
