近日，Facebook 人工智能研究院（FAIR）研究科学家谢赛宁在推特上宣布自己即将离开 FAIR，加入纽约大学担任助理教授。

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他表示自己在 FAIR 度过了极好的 4 年，将在明年 1 月正式加入纽约大学，并期待与广泛的科学和创意社区一起探索人工智能，建立新的跨学科合作。李磊、高若涵、杨笛一等多位知名研究者纷纷表示祝贺。

谢赛宁的主要研究方向包括深度学习和计算机视觉，并致力于改进表示学习技术，以帮助机器理解和利用大量的结构化信息，以及通过学习更好的表示来推动视觉识别的边界。

 

目前，他在 Google Scholar 上的引用量已经超过 21233。

 

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他有多篇论文被 ECCV、CVPR、ICLR 等顶会接收，并曾担任 ECCV 2020/2022、ICCV 2021 和 CVPR 2021/2022 的领域主席。
2016 年底，谢赛宁作为一作发表论文《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》，提出用于图像分类的简单、高度模块化的网络结构 ResNeXt。ResNeXt 是 ResNet 和 Inception 的结合体，它不需要人工设计复杂的 Inception 结构细节，而是每一个分支都采用相同的拓扑结构。目前，该论文的引用量已超 7600。