Rui Hou는 대규모 언어 모델(LLM), 다중 모드 표현 및 머신러닝 인프라 분야에서 활동하는 것으로 알려진 인공지능 연구원입니다. 그는 Meta의 연구 과학자이며, 회사의 생성형 AI 및 Meta Superintelligence 팀의 일원입니다. ^{[1] [2]}

교육

Hou는 중국의 퉁지대학교에서 학사 학위를 받았습니다. 이후 2014년부터 2020년까지 미시간 대학교 앤아버 캠퍼스에 다녔습니다. 대학에서 컴퓨터 과학 석사 학위와 지능형 시스템 박사 학위(Ph.D.)를 취득했습니다. 그의 박사 연구는 Jerome P. Lynch 지도교수의 지도하에 수행되었습니다. ^{[3] [4] [2] [7]}

경력

Rui Hou는 2014년 상하이 건설 그룹 유한공사에서 BIM(Building Information Modeling) 인턴으로 전문 경력을 시작했습니다. 미시간 대학교에서 대학원 과정을 밟는 동안 2014년부터 2019년까지 대학원생 연구 조교(GSRA) 및 대학원생 강사(GSI)로 근무했습니다. 이 기간 동안 그는 2017년에 머신러닝 인턴으로, 2019년에 연구 인턴으로 도요타 연구소에서 여러 차례 인턴십을 통해 추가적인 업계 경험을 쌓았습니다. 또한 2019년에는 Facebook에서 머신러닝 분야의 박사 소프트웨어 엔지니어 인턴십을 완료했습니다.

2020년에 박사 학위를 마친 후 Hou는 Meta(구 Facebook)에 정규 연구 과학자로 합류했습니다. 그는 회사 내에서 승진하여 수석 연구 과학자 및 수석 연구 과학자 관리자 역할을 맡았습니다. Meta에서의 그의 작업에는 대규모 언어 모델의 Llama 제품군에 대한 기여, 특히 사후 훈련 연구가 포함되었습니다. 2025년 초, Hou는 잠시 xAI에 기술 스태프 멤버로 합류했습니다. 이후 그는 Meta로 돌아와 새로 설립된 Meta Superintelligence 연구 그룹의 일원이 되었습니다.

Hou의 연구는 인공지능의 핵심 영역, 특히 대규모 언어 모델과 다중 모드 표현에 중점을 두고 있습니다. 그의 연구는 기초 모델 확장, AI 시스템의 다국어 기능 향상, 모델 견고성 개선과 관련된 문제를 다룹니다. 그는 언어 모델의 지속적인 학습, 적대적 훈련 기술, 다국어 모델의 어휘 제한 극복 방법을 연구하는 데 기여했습니다.

그는 주요 AI 컨퍼런스에서 발표된 수많은 논문의 공동 저자입니다. 선택된 간행물은 다음과 같습니다.

• "대규모 언어 모델에서 제로샷 교차 언어 전송을 위한 레이어 스와핑" (ICLR, 2025)
• "가장 약한 연결의 법칙: 대규모 언어 모델의 교차 기능" (ICLR, 2025)
• "기초 모델의 효과적인 장기 컨텍스트 확장" (NAACL, 2024)
• "XLM-V: 다국어 마스크 언어 모델의 어휘 병목 현상 극복" (EMNLP, 2023)
• "RoAST: 선택적 훈련을 통한 적대적 섭동을 통해 언어 모델 강화" (EMNLP, 2023)
• "점진적 프롬프트: 언어 모델의 지속적인 학습" (ICLR, 2023)
• "자체 지도 단안 깊이를 위한 의미론적 안내 표현 학습" (ICLR, 2020)

위는 그의 출판된 작품의 일부 목록입니다. ^{[3] [2] [4] [5] [7] [8]}

Meta Superintelligence 팀

2025년 중반, Hou는 인공 일반 지능(AGI)을 향한 기초 연구를 발전시키는 것을 목표로 하는 전략적 이니셔티브인 Meta의 새로 구성된 "Superintelligence" 팀의 일원으로 임명되었습니다. 이 그룹은 OpenAI, DeepMind 및 xAI와 같은 다른 주요 AI 조직에서 모집된 연구원 및 엔지니어로 구성되었습니다. Hou는 xAI에서 근무한 후 Meta로 돌아와 이 팀에 연구 과학자로 합류했습니다. 박사 학위를 소지한 상당수의 연구 과학자를 포함하는 이 팀의 구성은 LLM, 컴퓨터 비전, 다중 모드 시스템 및 AI 정렬을 포함한 핵심 AI 영역의 기본 연구에 대한 Meta의 전략적 초점을 강조합니다. ^{[2] [6] [7]}