Der Informatiker Li Feifei wurde 1976 in eine wohlhabende Intellektuellefamilie in Sichuan (China) geboren. Im Jahr 1992, im Alter von 16 Jahren, wanderte sie mit ihrer Familie in die Vereinigten Staaten aus. Hier ist ihr Leben äußerst schwierig und kann bis zum Tiefpunkt reichen. Zu dieser Zeit mussten nicht nur ihre Eltern arbeiten gehen, um ihren Lebensunterhalt zu verdienen, auch sie selbst musste zur Schule gehen und als Kellnerin arbeiten.

Um ihrer Familie zu helfen, arbeitet Ly Phi Phi an den Tagen, an denen sie nicht zur Schule geht, zusätzlich. Sie arbeitet als Reinigungskraft in einem chinesischen Restaurant, 12 Stunden am Tag, von 11 bis 23 Uhr, für 2 Dollar pro Stunde.

Als sie nach Amerika kam, hatte Phi Phi zusätzlich zu den finanziellen Schwierigkeiten ihrer Familie auch noch mit dem Problem zu kämpfen, dass sie nicht gut Englisch sprach. In China war ihre Ausbildung der Stolz ihrer Familie, doch als sie nach Amerika kam, verschlechterten sich ihre akademischen Leistungen rapide.

Glücklicherweise waren nur ihre Fächer Mathematik und Physik nicht betroffen. Um Geld für Phi Phis dreijähriges Highschool-Geld zu haben, mussten ihre Eltern Tag und Nacht ihre Arbeitskraft verkaufen. Deshalb beabsichtigt sie nun, sich am College zu 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 ihrer Collegezeit absolvierte sie außerdem ein Doppelstudium in Informatik und Ingenieurwissenschaften.

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Der weltweit führende Informatikprofessor der Gegenwart – Lee Phi Phi. Foto: Baidu

Um eine Karriere in der Forschung zu verfolgen, ging sie im Jahr 2000 an das California Institute of Technology (USA), um dort ihr Aufbaustudium zu beginnen. Im Jahr 2005 schloss sie ihr Studium mit einer Promotion in Elektrotechnik ab. Während dieses Studiums leistete sie wichtige Beiträge zur One-Shot-Learning-Technik. Dabei handelt es sich um eine Technik, die Vorhersagen auf der Grundlage minimaler Daten treffen kann, was für die Computervision und die Verarbeitung natürlicher Sprache wichtig ist.

Einer ihrer größten Beiträge kam 2006, als sie ImageNet initiierte und entwickelte, eine riesige Datenbank mit Millionen beschrifteter Bilder, die als die „Augen der KI“ gelten. ImageNet ist ein wichtiges Tool zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen und spielt heute eine zentrale Rolle bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz.

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

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

Während dieser Zeit konzentrierte sie sich neben ihrer Lehr- und Managementtätigkeit auch auf das Maven-Projekt – ein Projekt zur Entwicklung von KI-Techniken zur Interpretation von Bildern, die von Drohnen (unbemannten Luftfahrzeugen) aufgenommen wurden. Sie hat mitgewirkt bei der Entwicklung von Bildverarbeitungssystemen, die es Maschinen ermöglichen, KI auf einer tieferen Ebene zu verstehen. Ihre Forschung im Bereich Computer Vision ist revolutionär und findet Anwendung in selbstfahrenden Autos.

2019 kehrte sie als Co-Direktorin des Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (Stanford HAI) an die Stanford University zurück. Heute konzentriert sich ihre 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 bei Tests zu mathematischen Fähigkeiten und Programmierkenntnissen wurde als gleichwertig mit den KI-Versionen O1 von OpenAI und R1 von DeepSeek bewertet.

Derzeit arbeitet das Forschungsteam von Professor Li Feifei daran, ein integriertes Framework vorzuschlagen, das Hausarbeiten übernehmen kann und auch als „Behavioral Robot Toolkit“ bekannt ist. Damit können Roboter alltägliche Aufgaben erledigen, vom Müll rausbringen über das Wäschewaschen bis hin zum Toilettenschrubben.

Nach 8 Jahren Studium im Ausland kehrt der Professor für Cybersicherheit im Alter von 30 Jahren in die 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 die Heimat zurückzukehren, um dort seinen Beitrag zu leisten.