Rui Hou 是一位人工智能研究员，以其在大型语言模型 (LLM)、多模态表示和机器学习基础设施方面的工作而闻名。他是 Meta 的一名研究科学家，也是该公司生成式人工智能和 Meta 超级智能 团队的成员。 ^{[1] [2]}

教育

Hou 获得了中国同济大学的学士学位。后来，他于 2014 年至 2020 年就读于密歇根大学安娜堡分校。在大学期间，他获得了计算机科学硕士学位以及智能系统博士学位 (Ph.D.)。他的博士研究是在导师 Jerome P. Lynch 的指导下进行的。 ^{[3] [4] [2] [7]}

职业生涯

Rui Hou 的职业生涯始于 2014 年在上海建工集团有限公司实习建筑信息模型。在密歇根大学攻读研究生期间，他于 2014 年至 2019 年担任研究生研究助理 (GSRA) 和研究生助教 (GSI)。在此期间，他还通过在丰田研究院的多次实习获得了进一步的行业经验，先是在 2017 年担任机器学习实习生，后来在 2019 年担任研究实习生。他还于 2019 年在 Facebook 完成了机器学习博士软件工程师的实习。

2020 年获得博士学位后，Hou 加入 Meta（前身为 Facebook）担任全职研究科学家。他在公司内部晋升，担任高级研究科学家和高级研究科学家经理等职务。他在 Meta 的工作包括为 Llama 系列大型语言模型做出贡献，特别是在后期训练研究方面。2025 年初，Hou 短暂加入 xAI 担任技术人员。随后，他回到 Meta，成为新成立的 Meta 超级智能 研究小组的一员。

Hou 的研究主要集中在人工智能的关键领域，特别关注大型语言模型和多模态表示。他的工作解决了扩展基础模型、增强人工智能系统的多语言能力以及提高模型鲁棒性的挑战。他为语言模型的持续学习、对抗训练技术以及克服多语言模型词汇限制的方法的研究做出了贡献。

他与他人合著了多篇在主要人工智能会议上发表的论文。精选出版物包括：

• "Layer Swapping for Zero-Shot Cross-Lingual Transfer in Large Language Models" (ICLR, 2025)
• "Law of the Weakest Link: Cross Capabilities of Large Language Models" (ICLR, 2025)
• "Effective Long-Context Scaling of Foundation Models" (NAACL, 2024)
• "XLM-V: Overcoming the Vocabulary Bottleneck in Multilingual Masked Language Models" (EMNLP, 2023)
• "RoAST: Robustifying Language Models via Adversarial Perturbation with Selective Training" (EMNLP, 2023)
• "Progressive Prompts: Continual Learning for Language Models" (ICLR, 2023)
• "Semantically-Guided Representation Learning for Self-Supervised Monocular Depth" (ICLR, 2020)

以上只是他发表的部分作品。 ^{[3] [2] [4] [5] [7] [8]}

Meta 超级智能团队

2025 年年中，侯被任命为 Meta 新成立的“超级智能”团队的成员，这是一项旨在推进人工智能通用智能 (AGI) 基础研究的战略举措。该小组由从 OpenAI、DeepMind 和 xAI 等其他领先人工智能组织招募的研究人员和工程师组成。侯在 xAI 工作一段时间后，回到 Meta 加入该团队担任研究科学家。该团队的组成包括大量拥有博士学位的研究科学家，这突显了 Meta 对 LLM、计算机视觉、多模态系统和人工智能对齐等核心人工智能领域基础研究的战略重点。 ^{[2] [6] [7]}