Byung-Kwan Lee

NVIDIA Research Taiwan 소속 연구원. 소형 비전-언어 모델(VLM) 효율화와 지식 이전(knowledge transfer) 연구를 중심으로 활동한다.

주요 성과로는 VLsI(CVPR 2025, NeurIPS 2025), Masking Teacher and Reinforcing Student for Distilling VLMs(CVPR 2026) 등이 있으며, 강화학습과 이미테이션 러닝을 결합한 통합 포스트 트레이닝 연구를 발전시켜 왔다. ZPPO 논문에서 프로젝트 리드를 맡아 교사 모델의 지식을 프롬프트 안에 머물게 함으로써 소형 학생 모델의 일반화 성능을 끌어올리는 방법론을 제안했다.