**천시 리우(Chenxi Liu)**는 인공지능, 컴퓨터 비전 및 심층 학습을 전문으로 하는 연구 과학자입니다. 그는 메타의 수퍼인텔리전스 랩(Meta's Superintelligence Labs)의 일원이며, 이전에는 구글 딥마인드(Google DeepMind)에서 근무하며 다중 모달 모델인 Gemini 제품군에 핵심적으로 기여했습니다. ^{[1] [2]}

학력

리우는 칭화대학교(Tsinghua University)에서 자동화 학사 학위를 받았습니다. 그는 미국에서 유학을 계속하여 캘리포니아대학교 로스앤젤레스(UCLA)에서 통계학 석사 학위를 받았습니다. 이후 존스홉킨스대학교(Johns Hopkins University)에서 블룸버그 명예교수(Bloomberg Distinguished Professor)인 앨런 유일(Alan Yuille) 교수의 지도하에 박사 과정을 밟았습니다. 그는 컴퓨터 비전과 심층 학습에 중점을 둔 연구로 컴퓨터 과학 박사(PhD) 학위를 받았습니다. ^{[3] [4]}

경력

박사 학위를 마친 후, 리우는 자율 주행 기술 회사인 웨이모(Waymo)에서 수석 연구원으로 경력을 시작했습니다. 이후 구글 딥마인드(Google DeepMind)에 스태프 연구 과학자로 합류했습니다. 딥마인드(DeepMind)에서 그는 Gemini 시리즈의 대규모 언어 모델 사후 훈련을 담당하는 팀의 일원이었으며, Gemini, Gemini 1.5 및 Gemini 2.5에 대한 기술 보고서의 핵심 기여자로 등재되어 있습니다. ^{[1] [5]}

2025년, 리우는 메타(Meta)가 새롭게 설립한 수퍼인텔리전스 랩(Superintelligence Labs)에 연구 과학자로 합류했습니다. 그의 영입은 메타가 OpenAI 및 딥마인드(DeepMind)와 같은 조직의 저명한 연구원들을 모아 인공 일반 지능(AGI) 개발에 집중하기 위한 광범위한 계획의 일환이었습니다. ^{[6] [2]}

연구 및 출판물

리우의 연구 분야는 컴퓨터 비전, 심층 학습, 신경망 구조 탐색(NAS) 및 비전-언어 모델을 포함합니다. 그는 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR), 유럽 컴퓨터 비전 컨퍼런스(ECCV) 및 국제 학습 표현 컨퍼런스(ICLR)와 같은 주요 AI 컨퍼런스에서 수많은 논문을 발표했습니다. ^[1]

그의 구글 딥마인드(Google DeepMind)에서의 연구는 고성능 다중 모달 모델 제품군인 Gemini 프로젝트에 상당한 기여를 했습니다. 대규모 언어 모델에 대한 연구 이전에, 리우의 연구는 효율적인 신경망 아키텍처를 자동으로 발견하는 데 중점을 두었습니다. 그의 "Progressive Neural Architecture Search"(PNAS)에 대한 연구는 이전 접근 방식보다 효율적인 합성곱 신경망 구조를 학습하는 방법을 제시했습니다. 또 다른 주목할 만한 연구인 "Auto-DeepLab"은 의미적 이미지 분할을 위한 계층적 신경망 구조 탐색 알고리즘을 제시했습니다. ^[1]

그의 주요 연구 중 일부는 다음과 같습니다.

• Gemini: a family of highly capable multimodal models (2023): 핵심 기여자로서 리우는 구글의 기본 다중 모달 모델 개발팀의 일원이었습니다.
• Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation (CVPR, 2019): 이 논문은 계산 효율이 높은 모바일 크기의 분할 모델을 검색하는 방법을 제안했습니다.
• Progressive Neural Architecture Search (ECCV, 2018): 이 연구는 ImageNet과 같은 대규모 데이터 세트에서 고성능 합성곱 신경망 아키텍처를 식별하는 새로운 검색 기반 방법을 제시했습니다.
• Recurrent Multimodal Interaction for Referring Image Segmentation (ICCV, 2017): 이 논문은 자연어 표현으로 지정된 이미지에서 객체를 분할하는 작업을 다루었습니다.
• Rent3D: Floor-Plan Priors for Monocular Layout Estimation (CVPR, 2015): 단일 이미지에서 3D 방 레이아웃을 추정하기 위해 평면도 사전 정보를 활용한 초기 연구입니다.

이 목록은 그의 방대한 출판 기록의 일부에 불과합니다. ^[1]

수상 및 인정

2019년, 리우는 컴퓨터 과학 및 관련 분야에서 뛰어난 연구를 수행하는 우수한 대학원생을 인정하고 지원하기 위해 만들어진 구글 AI 펠로우(Google AI Fellow)로 선정되었습니다. 그는 2년간의 유급 수업료 및 수수료를 제공하는 이 펠로우십에 선정된 54명의 학생 중 한 명이었습니다. 수상 당시 리우는 자신의 연구 목표를 "기계가 다양한 종류의 시각적 지능 작업을 가장 잘 수행하는 아키텍처를 자발적이고 효율적으로 발견하도록 하는 것"이라고 밝혔습니다. ^[4]

개인 생활

리우는 뛰어난 클래식 피아니스트입니다. 그는 요한 세바스찬 바흐(Johann Sebastian Bach), 프레데리크 쇼팽(Frédéric Chopin), 루트비히 판 베토벤(Ludwig van Beethoven)과 같은 작곡가의 복잡한 작품을 공개적으로 연주했으며, 여기에는 바흐(Bach)의 골드베르크 변주곡(Goldberg Variations)과 베토벤(Beethoven)의 여러 피아노 소나타가 포함됩니다. ^[1]