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清华特奖得主顾煜贤加入DeepSeek，主攻大模型压缩与效率优化
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2026-07-06 08:07:37
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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。
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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。