这个真不算造神，这是真大神。
就一点，这是张教授导师的Google学术主页，按照引用量排列的话，前五篇里面有3篇都是他弟子，也就是张教授的一作论文。
这叫什么，青出于蓝而胜于蓝，真的强。
自己的学术主页也很打眼，高引用的基本上都是自己的一作。
特别是他的最高引论文《Be your own teacher: Improve the performance of convolutional neural networks via self distillation》，竟然都被模型压缩这一方向的巨佬，MIT的韩松教授当成课件的一个小节。
感兴趣的可以看看这门课——
TinyML and Efficient Deep Learning Computing
课件什么的全都是公开的。
这个教授在模型压缩，也就是让大的模型变得更轻量化，这个方向在全世界也算是屈指可数的存在。
“2017 年斯坦福大学电子工程系博士毕业，师从 NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 教授。他的研究也广泛涉足深度学习和计算机体系结构，他提出的 Deep Compression 模型压缩技术曾获得 ICLR'16 最佳论文，ESE 稀疏神经网络推理引擎获得 FPGA'17 最佳论文，对业界影响深远。他的研究成果在 NVIDIA、Google、Facebook 得到广泛应用，博士期间创立了深鉴科技，现为麻省理工学院电气工程和计算机科学系的助理教授。”
能被这种大佬认可本身就能说明这个人的学术成果非常的扎实，特别是直接引用在课件里面。
反而很多人觉得27岁这样的年轻就能拿到教授的名号，显得非常正常。
特别是你看他的就读时间，本科4年，绝大多数人都是四年毕业；然后清华直博5年毕业，也没有多快，大多数就是4-6年毕业，就是中等。
另外，18岁上大学，27岁博士毕业其实挺正常的。
世界上很多的地方都能这个年纪拿到博士学位，比如英国本科4年，直博3年就可以毕业，不少人真的就是25岁左右拿到博士学位。
但问题是这个同学的科研是做得真的好，27岁博士毕业不算夸张，夸张的是在这几年如此高质量和高数量的产出。
甚至代表作能达到被顶级大佬认可并作为讲课教材的程度，太罕见了。
特别是他现在的研究方向，关于大模型的轻量化/高效推理运行等等，都恰好的乘上了AI大模型井喷爆发的东风。
可以说，这个人未来的高光时刻还有很多。
就给我一种，每一步的选择都很正确，且每一步实施的都极为扎实，而这样的人最配得到最顶级的工作offer。
最后一句话总结一下：这是一个可以参考follow的成长途径，且具有很大的可行性。最后能不能达到张教授这个高度，需要机遇的加成，但起码会混得不错。