Die Informatikerin Li Feifei wurde 1976 in eine wohlhabende Intellektuellenfamilie in Sichuan (China) geboren. 1992, im Alter von 16 Jahren, wanderte sie mit ihrer Familie in die USA aus. Dort war ihr Leben extrem schwierig und sie erreichte den Tiefpunkt. Nicht nur ihre Eltern mussten arbeiten, um ihren Lebensunterhalt zu verdienen, auch sie musste zur Schule gehen und als Kellnerin arbeiten.

Um ihre Familie zu unterstützen, arbeitet Ly Phi Phi an schulfreien Tagen Teilzeit. Sie arbeitet als Putzfrau in einem chinesischen Restaurant, zwölf Stunden am Tag, von 11 bis 23 Uhr, für zwei Dollar pro Stunde.

Als sie nach Amerika kam, hatte Phi Phi nicht nur mit den finanziellen Schwierigkeiten ihrer Familie zu kämpfen, sondern auch mit ihren mangelnden Englischkenntnissen. Während ihre Ausbildung in China der Stolz ihrer Familie war, sanken ihre schulischen Leistungen nach ihrer Ankunft in Amerika rapide ab.

Glücklicherweise waren nur ihre Mathematik- und Physikfächer nicht betroffen. Um Phi Phis dreijähriges Highschool-Geld zu bezahlen, mussten ihre Eltern Tag und Nacht ihre Arbeitskraft verkaufen. Nun möchte sie sich an einer Hochschule bewerben, um ihr Studium abzuschließen.

Mit der Ermutigung ihrer Lehrer und Freunde war Phi Phi jedoch entschlossen, den SAT mit einem relativ guten Ergebnis zu absolvieren. Dank dieser Leistung erhielt sie 1995 ein Vollstipendium für die Princeton University. 1999 schloss sie ihr Studium mit Auszeichnung mit einem Bachelor in Physik ab. Während ihres Studiums absolvierte sie außerdem ein Doppelstudium in Informatik und Ingenieurwissenschaften.

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Der weltweit führende Informatikprofessor heute – Li Fei Fei. Foto: Baidu

Um eine Karriere in der Spitzenforschung zu verfolgen, ging sie im Jahr 2000 an das California Institute of Technology (USA), um dort ein Aufbaustudium zu beginnen. 2005 schloss sie ihr Studium mit einem Doktortitel in Elektrotechnik ab. Während dieses Studiums leistete sie wichtige Beiträge zum One-Shot-Learning. Dabei handelt es sich um eine Technik, die Vorhersagen auf der Grundlage minimaler Daten ermöglicht, was für die Computervision und die Verarbeitung natürlicher Sprache von großer Bedeutung ist.

Einer ihrer größten Beiträge erfolgte 2006 mit der Initiierung und Entwicklung von ImageNet, einer riesigen Datenbank mit Millionen beschrifteter Bilder, die als „Augen der KI“ gilt. ImageNet ist ein wichtiges Tool für das Training von Deep-Learning-Modellen, die heute eine zentrale Rolle bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz spielen.

Parallel zur Entwicklung von ImageNet lehrte sie an der Fakultät für Elektrotechnik der University of Illinois (USA). Von 2007 bis 2009 war sie als Dozentin im Fachbereich Informatik an der Princeton University tätig. Im August 2009 wechselte sie als Assistenzprofessorin an die Stanford University, wo sie 2018 Professorin wurde.

Bevor sie Professorin wurde, war sie von 2013 bis 2018 auch Direktorin des AI Lab an der Stanford University. Von Januar 2017 bis September 2018 war sie zudem Vizepräsidentin und Chefwissenschaftlerin für KI/Maschinelles Lernen bei Google Cloud.

Während dieser Zeit konzentrierte sie sich neben ihrer Lehr- und Verwaltungstätigkeit auf Project Maven – ein Projekt zur Entwicklung von KI-Techniken zur Interpretation von Drohnenbildern. Sie unterstützte die Entwicklung von Bildverarbeitungssystemen, die es Maschinen ermöglichen, KI auf einer tieferen Ebene zu verstehen. Ihre Forschung im Bereich Computer Vision ist revolutionär und wurde bereits in selbstfahrenden Autos angewendet.

2019 kehrte sie als Co-Direktorin des Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (Stanford HAI) an die Stanford University zurück. Heute konzentriert sie sich bei ihrer Arbeit an der Stanford University auf die Förderung von KI-Forschung, -Bildung , -Politik und -Praxis.

Laut QQ News haben sie und Forscher der Stanford University und der University of Washington Anfang Februar das S1-KI-Inferenzmodell erfolgreich eingesetzt, wobei die Cloud-Computing-Kosten unter 50 US-Dollar lagen. Die Leistung des Modells in Mathematik- und Programmierfähigkeitstests wurde als gleichwertig mit den KI-Versionen O1 von OpenAI und R1 von DeepSeek bewertet.

Derzeit arbeitet das Forschungsteam von Professor Li Feifei an der Entwicklung eines integrierten Frameworks zur Erledigung von Hausarbeiten, auch bekannt als „Behavioral Robot Toolkit“. Damit können Roboter alltägliche Aufgaben erledigen, vom Müll rausbringen über das Wäschewaschen bis hin zur Toilettenreinigung.

Nach 8 Jahren Studium im Ausland kehrt der Professor für Cybersicherheit im Alter von 30 Jahren in seine Heimat zurück , um dort seinen Beitrag zu leisten. CHINA – Nach 8 Jahren Studium und Arbeit im Ausland beschloss Professor Trieu Mang Mitte März, im Alter von 30 Jahren in seine Heimat zurückzukehren, um dort seinen Beitrag zu leisten.