MIT博士肖光烜加盟Thinking Machines，专注于大模型预训练。其研究聚焦于深度学习的高效算法与系统，特别是在大规模基础模型领域。他在Meta和英伟达实习期间，提出了流式语言模型的高效注意力机制及DuoAttention等创新技术，显著提升了长上下文处理能力和推理速度。肖光烜的博士论文解决了显存爆炸、推理慢、长上下文OOM等关键问题，为下一代计算高效的AGI奠定基础。
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