**지린(Ji Lin)**은 리소스가 제한된 장치에 모델을 배포하고 대규모 언어 모델을 최적화하는 등 효율적인 딥러닝 연구로 알려진 AI 연구원입니다. 현재 Meta의 Superintelligence Labs(MSL)에서 다중 모드 시스템, 추론 및 합성 데이터에 중점을 두고 있습니다. ^[1]

학력

린은 2018년에 칭화대학교에서 전기 및 전자 공학 학사 학위를 받았습니다. 그런 다음 2023년에 매사추세츠 공과대학교에서 박사 학위를 받았습니다. ^[3]

경력

린은 2018년 베이징의 Google에서 AI 인턴 연구원으로 경력을 시작했으며, 2018년부터 2023년까지 매사추세츠 공과대학교에서 연구 조교로 활동하며 인공 지능 분야의 장기 학술 프로젝트에 기여했습니다. 2020년에는 매사추세츠주 케임브리지에 있는 Adobe에서 여름 연구 인턴십을 완료했으며, 2023년에는 캘리포니아주 산타클라라에 있는 NVIDIA에서 인턴으로 근무하며 고급 AI 연구에 집중했습니다. 2023년 11월부터 OpenAI에서 기술 스태프 멤버로 근무하며 다중 모드 시스템, 추론 및 합성 데이터에 중점을 두고 o3/o4-mini, GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.5, 4o-imagegen 및 Operator 추론 스택 개발에 기여했습니다. 2025년 7월, 린은 Meta의 인공 일반 지능 발전에 주력하는 부서인 Superintelligence Labs(MSL)에 합류했습니다. ^{[1] [3]}

Superintelligence Labs(MSL)

Superintelligence Labs(MSL)는 Meta 내의 부서로, 2024년 6월에 회사의 인공 지능 이니셔티브, 특히 인공 일반 지능(AGI) 추구를 통합하고 가속화하기 위해 출범했습니다. Alexandr Wang과 Nat Friedman이 이끄는 MSL은 FAIR의 기초 모델, 응용 AI 제품 및 핵심 연구에 대한 팀을 통합합니다. 이 부서는 대규모 인재 확보 캠페인과 함께 형성되었으며, OpenAI, Anthropic 및 DeepMind에서 연구원을 고용하고 Meta의 Scale AI에 대한 143억 달러 투자를 따릅니다. MSL은 Meta의 Llama 모델 시리즈와 차세대 AI 시스템 개발을 감독하며, 장기적인 발전과 Meta의 소비자 플랫폼 전반에 걸친 통합에 중점을 둡니다. ^{[2] [8]}

발표

박사 학위 논문 발표

MIT에서 린의 박사 학위 논문 발표는 "효율적인 딥러닝 컴퓨팅: TinyML에서 대규모 언어 모델까지"라는 제목의 연구에 초점을 맞췄습니다. 발표에서 린은 딥러닝의 효율성을 다루는 프로젝트를 포함하여 5년 동안의 중요한 기여를 강조했습니다. 그의 연구는 제한된 메모리를 가진 마이크로컨트롤러에 비전 모델을 배포하는 기술 개발부터 대규모 언어 모델을 양자화하여 서비스 비용을 줄이는 것까지 다양했습니다. 예를 들어, 그는 256킬로바이트의 메모리만 있는 장치에서 효율적인 추론 및 훈련을 가능하게 하는 알고리즘을 구현했습니다. 린은 모델 크기가 증가함에 따라 사용 가능한 하드웨어 기능을 능가하는 경우가 많은 딥러닝 모델 확장 문제에 대해 논의했습니다. 그는 또한 최적의 성능을 달성하기 위해 알고리즘과 하드웨어를 공동 설계하는 것의 중요성을 강조했습니다. 발표는 린이 연구 여정 전반에 걸쳐 지원해 준 지도 교수, 공동 연구자, 가족 및 친구들에게 감사를 표하는 것으로 마무리되었습니다. ^{[4] [5]}