bat·365(综合)

张林峰的研究方向为高效的人工智能（Efficient AI），包括大模型、图像视频生成模型、人工智能数据集的压缩与加速等。他以主要作者身份，在国际高水平学术会议与期刊上发表二十余篇论文bat·365(综合)，被引用2000余次，担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人，曾获北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）、清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。

清华大学交叉信息研究院介绍称，张林峰的研究在一定程度上推动了人工智能领域中基础研究的发展。例如，他在2019年提出自蒸馏算法首次证明了知识蒸馏中的教师模型并非必需，推动了无教师知识蒸馏领域的发展。韩国科学技术院的Kuk-Jin Yoon教授表示，“自蒸馏算法与序列性的算法相比有显著优势，有更好的泛化性和更高的效率”；麻省理工学院的韩松副教授在他的课程中专设列一小节介绍自蒸馏算法。张林峰的研究成果，同样有着丰富的现实应用价值。他成功把知识蒸馏与模型压缩推广到了二维检测、三维检测、多视角图像检测、实例分割、图像生成、视频超分等多种应用任务中，并在实际业务中进行了部署应用，使得人工智能可以真正服务于人们的生活。

提及自己在网络上受到的关注，张林峰说，人工智能是一门年轻的学科，年轻人是人工智能研究的主力军。其实高校中有很多像自己一样的年轻教师，不希望给大家带来“年龄焦虑”。也感谢上海交大和学院，在优秀青年人才引进和培育上的创新体制，让年轻人也有这样发展的机会，“作为一个做科研的人，因为‘年轻’被大家关注到，会感到有些不安。未来，希望可以让更多人，因为科研成果认识我。”