近日，华中科技大学2024-2025学年度研究生学术新星奖学金评选工作圆满落幕。经过院系推荐、材料初审和学术委员会专家分组复评等多个环节，857足球直播
2023级博士研究生朱良辉在全校49名候选人中脱颖而出，荣获华中科技大学学术新星（排名第一，全校仅10人获此殊荣）。
个人简介
朱良辉，男，汉族，中共党员，857足球直播
信息与通信工程2023级博士研究生。师从王兴刚教授，主要研究方向为基础模型和视觉识别，致力于视觉骨干网络、图像/文本生成模型、弱监督视觉感知等领域的研究。
他以第一作者/共同第一作者身份发表CCF A类/CAA A类期刊/会议论文6篇，包括机器学习顶级会议ICML、ICLR、计算机视觉顶级期刊IJCV、计算机视觉顶级会议CVPR、ICCV、多媒体领域顶级会议ACM MM。另有在投期刊会议论文3篇。申请人第一作者论文谷歌学术总引用次数为2569次，其中代表作Vision Mamba骨干网络（ICML 2024, CCF A）引用次数2145次，引用者包括LSTM发明人、Stable Diffusion发明人、马尔奖得主、多国院士以及多个国际学会的Fellow们，他们都对申请人代表作表达了高度评价。申请人Github代码开源平台总Star数3300+，为开源社区做出了巨大的贡献。
科研项目上，他入选首届字节跳动校企联培博士（全球仅三位），他的一作论文2024年全球引用量排名第三、被评为2024年人工智能顶级会议ICML最具影响力论文（排名第二，引用量第一）、被评为2024年ArXiv计算机视觉及模式识别方向最具影响力论文（排名第一）；科创竞赛上，他曾获第二十届中国图像图形学学会青年科学家会议优秀Poster（排名1）、中国图像图形学报研究生学术沙龙一等奖（排名1）、机器学习顶级会议ICLR Notable Reviewer等；荣誉奖励上，他荣获华中科技大学研究生“学术新星”奖学金、博士研究生国家奖学金、校三好研究生等。
学术之路
1. 浪成微澜，风起青萍
朱良辉攻读研究生以来，在王兴刚教授的指导下，深耕于计算机视觉和基础模型领域，硕士生期间在视觉识别方面取得了一系列突破性的成就，连续三年提出弱监督视觉识别新方法，持续刷新榜单SOTA，所提出的方法均被计算机视觉顶级期刊与会议所接收。
2021年，在王兴刚老师的指导下，朱良辉发现弱监督语义分割领域中现有的表示学习方法均存在根本性知识不足的问题，由此提出了一种新型的图像语言预训练引导的弱监督表示方法，获得了审稿人的一致好评，最终发表在计算机视觉顶级期刊IJCV上。在王兴刚老师的鼓励下，他和学弟潜心研究通用的弱监督实例识别方法，并最终将基于分割大模型先验的方法做到了极致，提出的方法分别在六个不同的弱监督识别榜单上取得了世界最优的结果。
2. 无畏风浪 勇敢探索
朱良辉不仅在视觉识别领域深耕细作，还勇于跳出科研舒适圈，探索全新方向。2023年初，王兴刚老师推荐他来到北京智源人工智能实验室实习，开启了新的基础模型研究。通过深入阅读、反复思考和大量实验，他成功提出首个超越GPT-4的大语言模型裁判方法，并创建了一个简单易用的开源代码库。该代码库因其简洁实用性和优越的性能，目前已收获400+的Github收藏。之后，在王兴刚老师的指导下，朱良辉和师兄一起投入线性基础模型架构的研究，他们提出的VisionMamba方法首次将图像视作一维序列，并使用硬件高效的基础架构取得了世界最优的结果。该方法受到了科研界的广泛关注，被称为有希望替代Transformer的下一代通用人工智能骨干网络。
基于前期的研究成果，朱良辉又入选了首届字节跳动校企联培博士，同时在字节跳动发表了新一代线性扩散生成主干网络DiG。目前，朱良辉的研究更加注重通用基础骨干网络与应用，以通用技术为导向，如服务于通用大语言模型、通用视觉骨干网络等。
未来，朱良辉将继续深耕基础模型架构领域，不断走出自己的科研舒适区，专注于关键技术突破与创新，致力于发表具有原创性和影响力的学术成果。
