**주앙 청슈(Chengxu Zhuang)**는 메타(Meta)의 인공지능 연구 과학자입니다. 그는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 계산 신경과학 분야에서 OpenAI의 ChatGPT 기여 및 현재 메타의 초지능(Meta's Superintelligence) 팀에서의 역할을 포함한 업적으로 잘 알려져 있습니다. ^{[1] [2]}

학력

주앙은 2011년부터 2016년까지 칭화대학교(Tsinghua University)에서 전자공학 학사 및 수학 학사 학위를 취득했습니다. 그 후 2016년부터 2022년까지 스탠퍼드 대학교(Stanford University)에서 다니엘 야민스(Daniel Yamins)의 지도하에 심리학 박사 학위를 받았습니다. 박사 학위 취득 후, 주앙은 2022년부터 2024년까지 매사추세츠 공과대학교(MIT)의 ICoN 박사후 연구원으로 에브 페도렌코(Ev Fedorenko)와 제이콥 안드레아스(Jacob Andreas) 연구원들과 함께 연구했습니다. ^[1]

경력

주앙은 MIT의 EvLab에서 박사후 연구 경력을 시작하여 언어와 뇌 과학의 교차점에 중점을 두었습니다. 이후 OpenAI에 합류하여 ChatGPT 고급 음성 모드 개발에 기여했습니다. 2025년 메타(Meta)에서 AI 연구 과학자로 자리를 옮겼습니다. 그는 최근 설립된 회사의 "초지능(Superintelligence)" 팀의 일원으로, 인공 일반 지능 연구를 발전시키기 위해 구성된 그룹입니다. 이 팀에는 OpenAI 및 구글 딥마인드(Google's DeepMind)와 같은 저명한 AI 기관의 수많은 연구원과 엔지니어들이 포함되어 있습니다. ^{[1] [3] [4]}

스탠퍼드 대학교 재학 중 주앙은 행동 및 사회 과학을 위한 통계 방법, 실험 방법, 신경 과학을 위한 대규모 신경망 모델, 행동 및 신경 데이터를 위한 고차원 방법 등 여러 과목의 조교로 활동했습니다. ^[1]

연구 및 출판물

주앙의 연구 관심 분야는 자연어 처리, 언어 습득, 컴퓨터 비전, 계산 신경과학 및 심층 학습입니다. 그의 연구는 종종 생물학적 지능과 인공 지능 모델 간의 연결성을 탐구합니다. ^[1]

그는 주요 AI 및 신경 과학 컨퍼런스에서 발표된 수많은 논문을 공동 저술했습니다. 그의 출판물은 비지도 학습 비디오, 복측 시각 경로를 위한 신경망 모델 개발, 언어 모델링 개선을 위한 시각적 기반 사용 등의 주제를 다룹니다. ^[1]

주요 출판물

• "Visual Grounding Helps Learn Word Meanings in Low-Data Regimes" (2024): 에벨리나 페도렌코(Evelina Fedorenko)와 제이콥 안드레아스(Jacob Andreas)와 공동 저술한 이 논문은 북미 계산 언어학 학회(NAACL) 컨퍼런스에서 발표되어 최우수 논문상을 수상했습니다.
• "Lexicon-Level Contrastive Visual-Grounding Improves Language Modeling" (2024): 이 연구는 계산 언어학 학회(ACL)의 Findings에 게재되었습니다.
• "How Well Do Unsupervised Learning Algorithms Model Human Real-time and Life-long Learning?" (2022): NeurIPS 데이터셋 및 벤치마크 트랙에서 발표된 이 논문은 AI의 비지도 학습과 인간 학습 과정 간의 유사성을 조사합니다.
• "Unsupervised neural network models of the ventral visual stream" (2021): *미국 국립 과학원 회보(PNAS)*에 게재된 이 연구는 비지도 모델을 사용하여 뇌의 시각 처리 시스템을 시뮬레이션하는 방법을 탐구합니다.
• "Local Aggregation for Unsupervised Learning of Visual Embeddings" (2019): 국제 컴퓨터 비전 컨퍼런스(ICCV)에서 발표된 이 논문은 최우수 논문상 후보에 올랐습니다.
• "Toward Goal-Driven Neural Network Models for the Rodent Whisker-Trigeminal System" (2017): NIPS 컨퍼런스에서 발표된 초기 연구로, 설치류의 감각 시스템에서 영감을 받은 신경망 모델을 만드는 것을 목표로 했습니다.

그의 주요 출판물 목록은 그의 개인 웹사이트에서 확인할 수 있습니다. ^[1]