장린펑

🏷️ 인물 딥러닝 교수

개요

장린펑(张林峰, Linfeng Zhang)은 상하이교통대학교 인공지능학원의 조교수이자 박사 지도교수입니다. EPIC(Efficient and Precision Intelligent Computing) 랩을 창설해 이끌고 있으며, 지식 증류, 모델 압축, 토큰 절감, 데이터셋 증류 등 대형 모델을 더 적은 연산으로 구동하는 효율적 AI 연구를 전문으로 합니다. CCF-A, CAAI-A급 학회와 저널에 공동 1저자 또는 교신저자로 40편 이상을 발표했으며 피인용 수는 3,000회를 넘겼습니다.

ACL, NeurIPS, ICLR 등 최상위 학회에서 Area Chair를 맡고 있으며, 마이크로소프트 리서치 아시아 펠로십(아시아 12인 이내)을 수상한 젊은 연구자입니다. 2024년부터 상하이교통대학교 조교수로 임용되어 독립적인 연구 그룹을 운영하고 있습니다.

EPIC Lab은 효율적 멀티모달 대형 모델과 신뢰 가능한 AI라는 두 축을 동시에 다룹니다. 디퓨전 모델 가속화, 비전-언어 모델 토큰 절감, LLM 핑거프린팅 같은 다양한 방향으로 연구 범위를 넓히고 있습니다.

생애

장린펑은 중국 동북대학교(Northeastern University) 컴퓨터과학공학과를 2015년부터 2019년 사이에 졸업했습니다. 이후 칭화대학교 교차정보과학원(IIIS)에서 박사 학위 과정을 밟았으며 2019년부터 2024년까지 재학했습니다. IIIS는 중국 최상위권 학생을 선발하는 엘리트 학원으로, 이론과 실험을 모두 강조하는 교육 환경으로 알려져 있습니다.

박사 재학 중 지식 증류와 효율적 신경망 연구로 마이크로소프트 리서치 아시아 펠로십을 수상했습니다. 이 펠로십은 아시아 전체에서 매년 12명 내외를 선발하는 경쟁률 높은 프로그램입니다. 또한 세계인공지능대회(WAIC)에서 Cloud Sail Award를 수상했고, 베이징시 우수 졸업생 및 칭화대학교 우수 박사논문 수상 이력도 있습니다.

2024년 박사 학위 취득 직후 상하이교통대학교 인공지능학원에 조교수로 임용됐습니다. 임용과 동시에 EPIC Lab을 창설하고 박사 지도교수 자격으로 대학원생을 지도하고 있습니다. 독립 교수직에 오른 지 2년이 채 되지 않았음에도 AAAI 2025, ICLR 2025, ACL 2025, CVPR 2025, ICCV 2025 등 최상위 학회에 연속으로 논문을 게재하며 왕성한 연구 생산성을 보여주고 있습니다.

업적

장린펑의 핵심 연구 영역은 지식 증류입니다. 대형 교사 모델의 지식을 소형 학생 모델로 효과적으로 이전하는 방법론을 다수 제안했으며, 이 분야의 서베이 논문에도 공저자로 기여했습니다. 토큰 절감 분야에서는 멀티모달 LLM의 시각 토큰 처리 비용을 줄이는 방법론을 제안하여 ACL 2025 Findings에 발표했으며, IPCV(Information-Preserving Compression for MLLM Visual Encoders)라는 비전 인코더 압축 연구도 함께 진행했습니다.

디퓨전 모델 가속화 쪽에서도 성과가 뚜렷합니다. ICLR 2025에서는 디퓨전 트랜스포머의 토큰별 특징 캐싱으로 추론 속도를 높이는 연구를 발표했으며, Masked Autoregressive 모델을 특징 캐싱으로 가속하는 Lazymar를 ACL 2025에 발표했습니다. 이미지 편집의 공간적, 시간적 중복을 제거하는 Eedit와 테일러 급수 기반 디퓨전 가속 프레임워크 TaylorSeers 또한 ICCV 2025에 게재됐습니다.

신뢰 가능한 AI 방향에서는 ICLR 2025에 REEF(Representation Encoding Fingerprints for Large Language Models)를 발표하며 LLM 핑거프린팅 연구로 영역을 넓혔습니다. 2025년에는 CVPR 2025에 "Dataset Distillation with Neural Characteristic Function: A Minmax Perspective"를 발표했습니다. 데이터셋 증류를 민맥스 관점에서 재정식화한 연구로, 증류된 소형 데이터셋으로도 대형 원본 데이터셋에 준하는 학습 효과를 내는 방법론을 제시합니다. ICLR 2026 DATA-FM 워크숍에도 논문을 발표하며 연구를 이어가고 있습니다.

여담

장린펑은 박사 졸업 직후 곧바로 독립 연구 그룹을 꾸린 경우입니다. 중국 AI 학계에서는 포스닥 과정을 거치지 않고 바로 교수직에 임용되는 사례가 적지 않지만, 임용 즉시 EPIC Lab이라는 이름과 뚜렷한 연구 의제를 설정한 점은 주목할 만합니다.

그의 연구 철학은 "효율성"에 집중됩니다. 모델 크기나 데이터 양을 줄이면서도 성능을 유지하는 방법에 대한 일관된 관심이 지식 증류, 토큰 절감, 데이터셋 증류, 디퓨전 가속화로 이어지는 연구 계보를 형성합니다. ACL, NeurIPS, ICLR Area Chair는 박사 졸업 직후 교수에게 부여되기에는 이례적으로 빠른 인정으로 평가됩니다.

EPIC Lab 웹사이트(zhanglinfeng.tech)에는 소속 박사과정생들의 연구 목록이 꾸준히 업데이트되고 있으며, 지도교수로서 학생들의 최상위 학회 게재를 적극적으로 지원하는 방식으로 그룹을 운영하고 있습니다.

주요 논문