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清華特獎得主顧煜賢加入DeepSeek，主攻大模型壓縮與效率優化
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2026-07-06 08:07:37
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據動察 Beating 監測，清華大學計算機系博士畢業生、2025 年研究生特等獎學金獲得者顧煜賢已正式加入 DeepSeek，名字已出現在 DeepSeek V4 論文作者列表中。
顧煜賢的研究主要聚焦大模型在預訓練、模型壓縮和推理階段的效率優化，谷歌學術總引用量已近 5000 次。顧煜賢此前的代表作包括大模型知識蒸餾方法 MiniLLM（已被谷歌、阿里、英偉達等平台採用），以及混合架構模型 Jet-Nemotron。Jet-Nemotron 在 H100 顯卡處理 256K 超長上下文時，生成吞吐量比傳統全注意力模型提速達 53.6 倍，並在多項基準測試中超越了參數規模更大的混合專家模型。
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清華特獎得主顧煜賢加入DeepSeek，主攻大模型壓縮與效率優化
顧煜賢的研究主要聚焦大模型在預訓練、模型壓縮和推理階段的效率優化，谷歌學術總引用量已近 5000 次。顧煜賢此前的代表作包括大模型知識蒸餾方法 MiniLLM（已被谷歌、阿里、英偉達等平台採用），以及混合架構模型 Jet-Nemotron。Jet-Nemotron 在 H100 顯卡處理 256K 超長上下文時，生成吞吐量比傳統全注意力模型提速達 53.6 倍，並在多項基準測試中超越了參數規模更大的混合專家模型。