Informatyczka Li Feifei urodziła się w 1976 roku w zamożnej rodzinie intelektualnej w Syczuanie (Chiny). W 1992 roku, w wieku 16 lat, wraz z rodziną wyemigrowała do Stanów Zjednoczonych. Ich życie było tam niezwykle trudne, sięgając dna. W tym czasie nie tylko jej rodzice musieli pracować, aby zarobić na życie, ale i ona musiała uczyć się i pracować jako kelnerka.

Aby pomóc rodzinie, w dni, kiedy nie chodzi do szkoły, Ly Phi Phi pracuje na pół etatu. Jej praca polega na pracy jako sprzątaczka w chińskiej restauracji, 12 godzin dziennie, od 11:00 do 23:00, za 2 dolary za godzinę.

Kiedy po raz pierwszy przyjechała do Ameryki, oprócz trudności finansowych rodziny, Phi Phi zmagała się również z problemem słabej znajomości języka angielskiego. Podczas pobytu w Chinach jej edukacja była dumą rodziny, ale po przyjeździe do Ameryki jej wyniki w nauce gwałtownie spadły.

Na szczęście, tylko matematyka i fizyka nie ucierpiały. Aby opłacić czesne Phi Phi za trzy lata liceum, jej rodzice musieli dzień i noc sprzedawać swoje siły robocze. Dlatego teraz zamierza aplikować na studia, aby je ukończyć.

Jednak dzięki zachęcie nauczycieli i przyjaciół, Phi Phi postanowiła przystąpić do egzaminu SAT z relatywnie dobrym wynikiem. To osiągnięcie pozwoliło jej otrzymać pełne stypendium na Uniwersytet Princeton w 1995 roku. W 1999 roku ukończyła studia licencjackie z fizyki z wyróżnieniem. W trakcie studiów studiowała również informatykę i inżynierię.

485084103_1873680376703427_389902967890220113_n.png
Wiodący na świecie profesor informatyki – Li Fei Fei. Zdjęcie: Baidu

Aby rozpocząć karierę w zaawansowanych badaniach, w 2000 roku rozpoczęła studia podyplomowe w California Institute of Technology (USA). W 2005 roku uzyskała tytuł doktora inżynierii elektrycznej. Podczas tych studiów wniosła istotny wkład w rozwój metody uczenia się metodą „one-shot learning”. Jest to technika umożliwiająca prognozowanie na podstawie minimalnej ilości danych, co jest niezwykle istotne dla przetwarzania obrazu komputerowego i języka naturalnego.

Jednym z jej największych osiągnięć było zainicjowanie i rozwinięcie w 2006 roku ImageNet, ogromnej bazy danych milionów oznaczonych obrazów, nazywanej „oczami sztucznej inteligencji”. ImageNet to ważne narzędzie do trenowania modeli głębokiego uczenia, które odgrywają kluczową rolę w rozwoju współczesnej sztucznej inteligencji.

Równolegle z rozwojem ImageNet, wykładała na Wydziale Elektrotechniki Uniwersytetu Illinois (USA). W latach 2007-2009 pracowała na Uniwersytecie Princeton jako wykładowca w Katedrze Informatyki. W sierpniu 2009 roku dołączyła do Uniwersytetu Stanforda jako adiunkt, a w 2018 roku uzyskała tytuł profesora.

Zanim została profesorem, w latach 2013–2018 pełniła również funkcję dyrektora AI Lab na Uniwersytecie Stanforda. Od stycznia 2017 do września 2018 roku pełniła również funkcję wiceprezesa i dyrektora ds. sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w Google Cloud.

W tym czasie, oprócz pracy dydaktycznej i administracyjnej, skupiła się na Projekcie Maven – projekcie mającym na celu opracowanie technik sztucznej inteligencji do interpretacji obrazów rejestrowanych przez drony. Wspierała rozwój systemów wizyjnych, które umożliwiają maszynom głębsze zrozumienie sztucznej inteligencji. Jej badania nad widzeniem komputerowym są rewolucyjne i znalazły zastosowanie w samochodach autonomicznych.

W 2019 roku powróciła na Uniwersytet Stanforda, obejmując stanowisko współdyrektora Instytutu Sztucznej Inteligencji Zorientowanej na Człowieka (Stanford HAI). Obecnie jej praca na Uniwersytecie Stanforda koncentruje się na rozwoju badań, edukacji , polityki i praktyki w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Według QQ News , na początku lutego, wraz z badaczami ze Stanford University i University of Washington, z powodzeniem wdrożyła model wnioskowania S1 AI, wykorzystując chmurę obliczeniową o koszcie poniżej 50 dolarów. Wydajność modelu w testach umiejętności matematycznych i kodowania została oceniona na porównywalnym poziomie z wersjami OpenAI O1 i DeepSeek R1 AI.

Zespół badawczy profesora Li Feifei pracuje obecnie nad opracowaniem zintegrowanego systemu, który mógłby obsługiwać prace domowe, znanego również jako „Zestaw Narzędzi Robota Behawioralnego”. Umożliwia on robotom wykonywanie codziennych zadań, od wynoszenia śmieci, przez pranie, po czyszczenie toalety.

Po 8 latach studiowania za granicą profesor cyberbezpieczeństwa wraca do domu, aby wnieść swój wkład w wieku 30 lat CHINY - Po 8 latach studiowania i pracy za granicą, w połowie marca profesor Trieu Mang postanowił wrócić do domu, aby wnieść swój wkład w naukę. Ma wówczas 30 lat.