Peilin Zhong

펄린 종(Peilin Zhong)은 Google Research New York의 Algorithms and Optimization 팀에서 Research Scientist로 일하고 있다. 이 팀은 Vahab Mirrokni가 이끈다. Columbia University에서 박사 학위를 받았으며, 지도교수는 Alex Andoni, Cliff Stein, Mihalis Yannakakis였다.

연구 관심은 병렬·대규모 병렬 알고리즘, 스케칭(sketching), 스트리밍, 그래프 알고리즘, 고차원 기하, 거리 임베딩, 수치 선형대수, 클러스터링과 같은 대규모 데이터 계산을 둘러싼 알고리즘 이론이다. 최근에는 이러한 이론적 기법을 머신러닝 시스템에 접목해, 스케칭 다항 커널을 활용한 빠른 트랜스포머(PolySketchFormer, ICML 2024) 같은 연구를 발표했다.

이론 알고리즘 전공자의 시각이 Nested Learning에서 핵심 역할을 한다. 메모리 모듈을 "본인의 컨텍스트 흐름을 압축하는 연상 기억"으로 보는 형식화, 그리고 모듈 간 빈도(frequency)를 명시적인 ordering으로 묶는 정의(Definition 2: Update Frequency)는 데이터 스트림을 다루는 알고리즘 이론에서 자연스럽게 빌려온 시각으로 보인다.

관련 문서

• Ali Behrouz — 1저자
• Vahab Mirrokni — 박사후 합류 팀장, 시니어 저자
• Meisam Razaviyayn — 공저자