陈谐

上海创智学院全时导师

上海交通大学副教授

领域方向：大模型与算法

从事智能语音信号处理领域的研究，积累了15年的学术界和工业界经验。先后担任剑桥大学博士后研究员、微软研究院高级研究员 (Senior Researcher) 和资深研究员 (Principal Researcher)。2012年提出了基于流水线 (Pipeline-based model parallelization) 的模型并行化算法，用于多GPU的并行加速计算。该方法已成为当今大模型训练的核心算法之一。发布开源工具包 CUED-RNNLM，被全球20多所大学和研究机构采用并应用于实际产品中。在微软任职期间，参与并主导了多项技术开发并成功落地，其中包括端到端语音识别系统的完整解决方案 (论文第一作者)。这些技术现已部署于微软云服务 (Azure) 和 Windows 11 系统中。近三年间，带领研究团队在语音识别、语音合成和音频大模型等领域发表论文50余篇，团队开发的开源模型在 HuggingFace 和 ModelScope 等平台累计下载量超300万次，GitHub总Star数超1万次，得到了学术界和工业界的广泛关注和认可。