北京5月23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」（「Innovators Under 35」，以下简称「TR35」）中国区发布仪式在上海举行。阶跃星辰首席科学家张祥雨博士入选「Innovators Under 35 China 2024」，并获得“先锋者”的荣誉。
TR35 全球评选由《麻省理工科技评论》于 1999 年发起，旨在每年从多个前沿科技及产业领域遴选出优秀的青年科技创新人才，加速全球科技创新的步伐。TR35 中国评选于 2017 年设立，至今已将一批在中国或海外的杰出青年华人创新者推向了国际至高舞台。在 TR35 名单中，「先锋者」特指投身于引发未来创新活动的基础性研究工作，勇于挑战技术极限，不断拓宽科学的疆土的青年创新者。
TR35 给张祥雨博士的获奖理由是——他提出了业内最早的图文生成理解一体化的多模态大模型架构之一，并发布中国首个千亿参数原生多模态大模型。
张祥雨博士致力于研究通用神经网络的设计、训练和优化方法，不断提升模型的实用性和智能水平。他提出了 RepVGG，通过引入重参数化的思想，训练时可以采用较复杂的结构实现高准确度，而在推理阶段等价变换回一种简单的结构（例如 VGG），以方便硬件推理。后续，同样基于重参数化思路，通过对已有视觉 Transformers（ViTs）的机理进行深入分析，张祥雨博士提出了一种不同于 ViTs 的超大卷积核架构 RepLKNet，性能超越了主流的 ViTs，且结构简单易部署。
他的研究成果还包括世界上第一个上百层的深度神经网络深度残差网络 ResNet、移动端高效卷积神经网络 ShuffleNet v1/v2、高效神经网络架构搜索算法 SPOS 等，在业界得到广泛应用。其中，张祥雨博士参与著作的《用于图像识别的深度残差学习》论文是 21 世纪以来全球被引用次数最多的论文。目前张祥雨博士的 Google Scholar 引用数超过 37 万次，H-index 66。
2019 年，张祥雨博士入选福布斯中国 30 岁以下精英榜。同年，入选成为智源青年科学家。2022 年，获 WAIC “云帆奖”。2023 年，获”未来科学大奖“，是该奖项自 2016 年创立以来，最年轻的获奖者。
阶跃星辰认为多模态是实现 AGI 的必经之路，坚持原生多模理念。在张祥雨博士的带领下，阶跃星辰已经发布了 23 款基础大模型，覆盖了从语言、多模态到推理的全面能力，是国内基座模型类别最全面的公司之一。其中多模态模型占比超过 7 成，性能持续领先。包括头部茶饮品牌茶百道、网红 AI 应用胃之书、心理疗愈应用林间聊愈室在内，大量头部企业及 AI 应用开发者接入阶跃星辰多模态大模型打造创新应用体验。与此同时，阶跃星辰聚焦智能终端 Agent，已在汽车、手机、具身智能、IoT 等关键应用场景与行业头部公司达成深度合作。
