Huiwen Chang은 인공지능을 전문으로 연구하는 연구원으로, 생성 모델 및 이미지 합성 분야에서 활동하고 있습니다. 현재 Meta의 Superintelligence Labs 팀 소속입니다.

학력

Chang은 2009년부터 2013년까지 칭화대학교에서 학부 과정을 이수하며 컴퓨터 과학 학사 학위를 받았습니다. 학부 졸업 후 2013년 프린스턴 대학교에 입학하여 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았습니다. Adam Finkelstein의 지도하에 박사 연구를 수행했으며, 2017년에 학업을 마쳤습니다. ^{[2] [1] [6]}

경력

Chang은 AI 연구 분야에서 두각을 나타내는 기술 기업에서 다양한 역할을 수행했습니다. 2016년에는 Microsoft fellowship을 수상했으며, 2015년에는 시애틀의 Adobe에서 인턴으로 근무했습니다. 2018년부터 2023년까지 Google Research에서 연구원으로 활동했으며, 2023년에는 OpenAI에 연구원으로 합류했습니다. 2025년 7월에는 Meta의 새롭게 구성된 Superintelligence Labs 팀에 합류했다는 소식이 전해졌습니다.

Chang의 연구는 사진 처리, 이미지 합성, 딥 생성 모델 및 멀티모달 생성 모델의 실제적인 문제에 중점을 두고 있습니다. Google Research에 재직하는 동안 MaskGIT 및 Muse 텍스트-이미지 아키텍처 개발에 참여했습니다. OpenAI에서는 멀티모달 모델 GPT-4o의 공동 제작자로 이미지 생성 기능에 기여했습니다. 박사 과정 중에는 "PairCycleGAN: Style Transfer using Generative Adversarial Model"에 대한 연구를 발표했으며, 이는 예시 이미지를 사용하여 소스에서 대상 서브도메인으로 스타일 전송을 학습하는 접근 방식입니다. ^{[1] [2] [3] [4] [5]}

Meta의 Superintelligence 팀

2025년 7월, Huiwen Chang은 Meta의 Superintelligence 팀에 합류했습니다. 이 팀은 Meta의 Fundamental AI Research (FAIR) 부문 내에 설립된 연구 그룹입니다. 이 부서는 AGI(인공 일반 지능)에 대한 접근 방식을 연구하기 위해 만들어졌으며, 오픈 소스 프레임워크와 장기적인 연구 노력에 중점을 두고 있습니다.

이 팀은 Google DeepMind 및 OpenAI를 포함한 다양한 AI 조직의 연구원들을 모아 광범위한 채용 노력을 통해 구성되었습니다. Chang은 DeepMind에서 대규모 모델 훈련 및 아키텍처와 관련된 프로젝트에 참여하여 언어 모델 개발에 참여한 후 이 그룹에 합류했습니다.

Superintelligence 팀의 초기 활동 영역에는 멀티모달 시스템 개발, 확장된 기간에 걸친 계획 및 추론 연구, 자율 AI 행동을 의도된 설계 매개변수와 일치시키는 방법에 대한 조사가 포함됩니다. Meta에 따르면 이 그룹은 단기 제품 개발과는 독립적으로 운영되며 장기적인 연구 목표를 지원하도록 구성되어 있습니다.