A cientista da computação Li Feifei nasceu em 1976 em uma família intelectual abastada em Sichuan (China). Em 1992, aos 16 anos, ela e sua família imigraram para os Estados Unidos. Lá, a vida deles foi extremamente difícil, chegando a chegar ao fundo do poço. Naquela época, seus pais não só saíram para trabalhar para sobreviver, como ela também teve que estudar e trabalhar como garçonete.

Para ajudar a sustentar a família, nos dias em que não está na escola, Ly Phi Phi trabalha meio período. Seu trabalho é como zeladora em um restaurante chinês, 12 horas por dia, das 11h às 23h, por US$ 2 a hora.

Quando chegou aos Estados Unidos, além das dificuldades financeiras da família, Phi Phi também enfrentou o problema de não ser boa em inglês. Enquanto na China, sua educação era o orgulho da família, quando chegou aos Estados Unidos, seu desempenho acadêmico despencou.

Felizmente, apenas as disciplinas de matemática e física não foram afetadas. Para pagar a mensalidade de Phi Phi durante os três anos do ensino médio, seus pais tiveram que vender sua mão de obra dia e noite. Agora, ela pretende se inscrever na faculdade para concluir seus estudos.

No entanto, com o incentivo de professores e amigos, Phi Phi estava determinada a fazer o SAT com uma nota relativamente boa. Essa conquista a ajudou a receber uma bolsa integral para a Universidade de Princeton em 1995. Em 1999, ela se formou em Física com honras. Durante seu tempo na universidade, ela também cursou uma dupla especialização em Ciência da Computação e Engenharia.

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O principal professor de ciência da computação do mundo hoje - Li Fei Fei. Foto: Baidu

Para seguir carreira em pesquisa avançada, em 2000, ingressou no Instituto de Tecnologia da Califórnia (EUA) para iniciar seu programa de pós-graduação. Em 2005, concluiu seu doutorado em Engenharia Elétrica. Durante esse período, fez contribuições importantes para o One-Shot Learning, uma técnica que permite fazer previsões com base em dados mínimos, o que é muito importante para a visão computacional e o processamento de linguagem natural.

Uma de suas maiores contribuições ocorreu em 2006, quando ela iniciou e desenvolveu o ImageNet, um enorme banco de dados de milhões de imagens rotuladas, considerado os "olhos da IA". O ImageNet é uma ferramenta importante para treinar modelos de aprendizado profundo, que desempenham um papel fundamental no desenvolvimento da inteligência artificial hoje.

Paralelamente ao desenvolvimento do ImageNet, ela também lecionou no Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade de Illinois (EUA). De 2007 a 2009, trabalhou na Universidade de Princeton como professora no Departamento de Ciência da Computação. Em agosto de 2009, ingressou na Universidade Stanford como professora assistente, tornando-se professora em 2018.

Antes de se tornar professora, de 2013 a 2018, ela também ocupou o cargo de Diretora do Laboratório de IA da Universidade Stanford. De janeiro de 2017 a setembro de 2018, também atuou como Vice-Presidente e Cientista-Chefe de IA/Aprendizado de Máquina no Google Cloud.

Durante esse período, além de seu trabalho docente e administrativo, ela se concentrou no Projeto Maven, um projeto para desenvolver técnicas de IA para interpretar imagens capturadas por drones. Ela apoiou o desenvolvimento de sistemas de visão que permitem que máquinas compreendam a IA em um nível mais profundo. Sua pesquisa em visão computacional é revolucionária e tem sido aplicada em carros autônomos.

Em 2019, ela retornou à Universidade Stanford como codiretora do Instituto Stanford de Inteligência Artificial Centrada no Homem (Stanford HAI). Hoje, seu trabalho na Universidade Stanford se concentra no avanço da pesquisa, educação , políticas e práticas de IA.

De acordo com o QQ News , no início de fevereiro, ela e pesquisadores da Universidade Stanford e da Universidade de Washington implementaram com sucesso o modelo de inferência de IA S1 com custos de computação em nuvem abaixo de US$ 50. O desempenho do modelo em testes de matemática e codificação foi avaliado em pé de igualdade com as versões de IA O1 da OpenAI e R1 da DeepSeek.

Atualmente, a equipe de pesquisa do Professor Li Feifei está propondo uma estrutura integrada que pode lidar com tarefas domésticas, também conhecida como "Kit de Ferramentas de Robôs Comportamentais". Ela permite que robôs realizem tarefas cotidianas, desde tirar o lixo e lavar roupas até limpar o banheiro.

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