清华特奖得主顾煜贤加入DeepSeek，曾主导大模型蒸馏与50倍长文本提速

全链网报道，7月6日消息——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团队。他的姓名现已出现在DeepSeek V4论文的作者列表中。

顾煜贤的研究方向，核心是大模型在预训练、模型压缩和推理阶段的效率优化。从学术影响力来看，他的谷歌学术总引用量已接近5000次，这个数字本身就说明了很多问题。

他的代表作之一，是大模型知识蒸馏方法MiniLLM。这套方法已经被谷歌、阿里、英伟达等主流平台采用，实用价值可见一斑。另一项代表性工作是混合架构模型Jet-Nemotron。在H100显卡上处理256K超长上下文时，Jet-Nemotron的生成吞吐量比传统全注意力模型提升了53.6倍——这可不是小数字。更难得的是，在多项基准测试中，它甚至超越了参数规模更大的混合专家模型，性能与效率兼备。