7月11日，2024中国科技青年论坛暨《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”中国区发布仪式在上海闵行大零号湾科创大厦开幕。会上揭晓了2023年《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”（以下简称TR35）中国入选名单，其中，上海交通大学电子信息与电气工程学院2013届计算机科学与技术（ACM试点班）本科校友获此殊荣。
据官网介绍，谢赛宁为纽约大学计算机科学助理教授，上海交通大学电子信息与电气工程学院2013届计算机科学与技术（ACM试点班）本科校友。
入选理由：专注于探索视觉智能，开发出下一代视觉理解和生成的基础架构，其有效性在OpenAI的Sora等模型应用中得到了验证。
据悉，在过去十余年间，谢赛宁一直专注于视觉智能领域的前沿研究。他曾参与开发下一代神经网络模型 ConvNeXt和DiT。ConvNeXt作为一种纯粹基于卷积神经网络的设计，具有无注意力机制、分阶段结构等优点，无论是在准确性、可扩展性还是鲁棒性方面，都能与Transformer架构相媲美。该成果也充分证明，即便是在Transformer主导视觉识别任务的当下，精心设计的卷积神经网络仍然具有强大的竞争力。DiT则是一种创新的图像生成框架，将Transformer应用于扩散模型中，能够有效提升图像生成的质量和效率。同时，他参与提出了可扩展插值Transformer模型SiT。该模型基于DiT主干构建，相较于标准的扩散模型，能以更加灵活的方式实现两个分布之间的连接。并且，在ImageNet 256x256基准测试中，使用完全相同的基底网络、参数数量和每秒浮点运算次数，SiT的性能全面超越DiT。
