发布日期：2026-07-07 16:11点击次数：106
近开封家具封边胶，DeepSeek 开启了狂招人，岗位涉及法、研发、产品、运维、数据工程师以及职能等多个部门。
与此同时，DeepSeek V4 正式版将于本月中旬上线。在此前的 DeepSeek V4 论文作者列表中，我们发现了清华大学 2021 博士生、2025 年研究生特等学金获得者顾煜贤（Yuxian Gu）的名字。
就我们所知，顾煜贤已经正式加入了 DeepSeek。
顾煜贤还曾获得 2025 年度苹果博士学金以及蚂蚁 In-Tech 学金。
「硬件资源受限时，法创新就成为突破计瓶颈的关键。」清华人顾煜贤表示。他是清华大学计机系毕业年博士生，本科同样毕业于清华大学。
个人主页显示，顾煜贤在清华大学交互式人工智能课题组（Conversational AI, CoAI）学习，师从黄民烈教授。
他的研究主要关注如何在大语言模型的全生命周期中提升率开封家具封边胶，覆盖预训练、下游适配和理等关键阶段，近主要从三个向展开相关研究：
预训练数据筛选：致力于构建理论和法，优化大语言模型训练中的数据选择过程，从而训练出强大、的模型。代表工作包括 PDS、Instruction Pre-training 和 Learning Law。
模型压缩中的知识蒸馏：设计新的法，将大模型的知识有迁移到小、易部署的模型中。该向的代表成果包括 MiniLLM 和 MiniPLM。
模型架构：探索并设计新的模型架构，在降低计成本的同时提升模型能，相关工作包括 Jet-Nemotron。
在 Google Scholar 主页，顾煜贤的论文引用量已近 5000，过 1000 的论文有两篇，分别是《Pre-trained models: Past, present and future》和《MiniLLM: Knowledge distillation of large language models》。
顾煜贤作为作，多次在 NeurIPS、ICLR、ACL 等 AI 学术顶会上发表论文。
机器之心在去年报道过「Jet-Nemotron」，种全新的混架构语言模型新系列，在达到 SOTA 全注意力模型精度的同时，还具备卓越的率。
Jet-Nemotron 的核心创新主要体现在以下两点：
后经架构搜索 ( Post Neural Architecture Search，保温护角专用胶PostNAS ) ：种的后训练架构探索与自适应 pipeline，可适用于任意预训练的 Transformer 模型。
JetBlock：种新型的线注意力模块，其能显著优于 Mamba2 等先前的设计。
当时，2B 版本的 Jet-Nemotron 能就能赶 Qwen3、Qwen2.5、Gemma3 和 Llama3.2 等 SOTA 开源全注意力语言模型，同时实现了显著的率提升。在 H100 GPU 上，其生成吞吐量实现了达 53.6 倍的加速（上下文长度为 256K，大 batch size）。
在 MMLU 和 MMLU-Pro 基准上，Jet-Nemotron 的准确率也过了些 MoE 全注意力模型，如 DeepSeek-V3-Small 和 Moonlight，尽管这些模型的参数规模大。
在早的 2024 年，顾煜贤及其作者提出了种将大语言模型蒸馏为小语言模型的知识蒸馏法，先利用反向 Kullback-Leibler 散度（KLD）替代标准知识蒸馏法中的正向 KLD 目标，随后出种有的优化法来学习这目标。
他们将得到的学生模型命名为 「MiniLLM」。在指令跟随场景下的大量实验表明，相比基线法，MiniLLM 能生成的回答，整体质量，同时具有低的曝光偏差、好的校准能力，以及强的长文本生成能。
谷歌、阿里、英伟达等先的开源社区和产业平台已采用这法。
我们也期待顾煜贤在人生的下段「DeepSeek」中，带来多新的成果。相关词条:罐体保温 塑料挤出设备 钢绞线 超细玻璃棉板 万能胶
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