Skyden Feng-百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

某知名人工智能科技企业算法副总裁，算法研究院院长，灵感实验室负责人，副高级工程师。

毕业于华南理工大学，研究机器学习，深度学习，计算机视觉，在相关领域发表论文十余篇，其中Glint360K、PartialFC、Unicom、MLCD、OneVision-Encoder、LLaVA-OneVision-1.5&2.0等工作被同行使用并获得好评。Glint360K人脸识别数据集具有36万类别和1700万张图片，不论在类别数还是图片数目都比同时期人脸识别数据集大。PartialFC：Killing Two Birds with One Stone: Efficient and Robust Training of Face Recognition CNNs by Partial FC，论文提出了一种支持上千万类分类的人脸识别算法，已发表在CVPR2023。Glint360K和PartialFC已经被合并至insightface（最受关注的人脸识别repo，8.3k star），Glint360K已经被京东、oneflow、中科院自动化所等公司和科研机构使用。Unicom: Universal and Compact Representation Learning for Image Retrieval和MLCD: Multi-label Cluster Discrimination for Visual Representation Learning，都是基于间隔Softmax训练得到的视觉预训练模型。Glint-MVT可支撑分类检测等基础视觉任务，也可以提升多模态大模型的效果，对应的参考分割模型达到了SOTA。OneVision-Encoder作为Glint-MVT在视频方向上的扩展模型，首次提出用利用视频码流信息提取视频有效运动块从而实现高效视觉编码。同时，OneVision-Encoder也利用一个模型完全统一了图像和视频编码。利用Glint-MVT系列视觉编码器，LLaVA-OneVision-1.5&2.0（1.2k star）对社区提供了商业级模型训练数据、训练测试代码和模型全开源框架。其中LLaVA-OneVision-2.0在4B、8B量级模型上视频分析能力超过Qwen3-VL。在同等视觉token预算下，该模型可以更好地完成视频描述、事件时序定位、动作计数等任务。

负责算法研究院技术研发，将人脸识别算法进行效果提升和工程化产品落地，识别算法在行业竞赛排名第一。应用人脸算法构建同亲缘跨年龄人脸比对算法，在一年内协助警方找回几十位失散多年的儿女。基于先进的人脸识别算法，带领团队搭建了城市级的人员聚档算法，能够支持两万路抓拍机输入的实时人脸人体聚档，助力产品完成城市级的聚档应用。在智慧体育和智慧金融的业务中，完成多项以人为中心的行为和事件识别，获得项目方认可。其中智慧金融业务中的倒地任务达到万分之一误报下召回率99%。同时，使用相关技术参加OpenFAD2023人体动作识别竞赛和第一届SkatingVerse花样滑冰动作识别竞赛，均获得第一名。