Quoc V. Le (* 1982 in Hương Thủy, Vietnam) ist ein vietnamesisch-amerikanischer Informatiker. Er war 2011 einer der Mitbegründer von Google Brain und zählt zu den technisch einflussreichsten Forschern hinter mehreren zentralen Durchbrüchen der modernen KI-Entwicklung, von der Seq2Seq-Architektur bis zum Chain-of-Thought-Prompting. 2026 gründete er gemeinsam mit Jeff Dean, Oriol Vinyals und Sanjay Ghemawat das Start-up Discovery Loop.
Zusammenfassung
Le promovierte an der Stanford University unter Andrew Ng mit einer Dissertation zu skalierbarem Feature-Lernen. 2011 gehörte er neben Jeff Dean und Greg Corrado zu den Gründern von Google Brain und leitete dort ein frühes, öffentlichkeitswirksames Projekt: ein auf 16.000 CPU-Kernen trainiertes Deep-Learning-System (Google 2012), das lernte, Katzen anhand von YouTube-Videos zu erkennen – ein frühes Symbol für die Leistungsfähigkeit unüberwachten Deep Learnings.
In den folgenden Jahren war Le an einer ganzen Reihe grundlegender Arbeiten beteiligt: 2014 an der gemeinsam mit Ilya Sutskever und Oriol Vinyals entwickelten Seq2Seq-Architektur für maschinelle Übersetzung sowie an Doc2Vec zur Dokumentenrepräsentation mit Tomáš Mikolov; 2017 an AutoML und der neuronalen Architektursuche, aus der später die EfficientNet-Modellreihe hervorging; 2020 an der Konversations-KI LaMDA; 2022 an der Technik des Chain-of-Thought-Prompting, die das schrittweise Schlussfolgern großer Sprachmodelle verbesserte; und 2024 an AlphaGeometry, einem KI-System, das geometrische Beweisaufgaben auf Olympiade-Niveau löst. 2026 verließ er Google, um gemeinsam mit Jeff Dean, Oriol Vinyals und Sanjay Ghemawat das KI-Forschungs-Start-up Discovery Loop zu gründen.
Werdegang
Le wurde 1982 in Hương Thủy in Vietnam geboren. Er promovierte an der Stanford University unter der Betreuung von Andrew Ng, mit einer Dissertation zu skalierbarem Feature-Lernen. 2011 gehörte er zu den Mitbegründern von Google Brain, gemeinsam mit Jeff Dean und Greg Corrado.
Von der YouTube-Katzenerkennung zu Discovery Loop
Les frühe Arbeit bei Google Brain führte 2012 zu einem der öffentlichkeitswirksamsten frühen Deep-Learning-Ergebnisse: einem auf 16.000 CPU-Kernen trainierten System (Google 2012), das ohne gezielte Anleitung lernte, das Konzept „Katze” aus einer großen Menge unmarkierter YouTube-Videobilder zu abstrahieren. In den folgenden Jahren prägte er eine ungewöhnlich lange Reihe zentraler technischer Beiträge: die Seq2Seq-Architektur (2014, mit Ilya Sutskever und Oriol Vinyals), Doc2Vec (2014, mit Tomáš Mikolov), AutoML und neuronale Architektursuche (2017, Grundlage der EfficientNet-Modelle), Beiträge zur Konversations-KI LaMDA (2020), die Technik des Chain-of-Thought-Prompting zur Verbesserung des schrittweisen Schlussfolgerns großer Sprachmodelle (2022) sowie AlphaGeometry (2024), ein System, das geometrische Beweisaufgaben auf dem Niveau internationaler Mathematik-Olympiaden löst.
Am 5. August 2026 verließ Le Google, um gemeinsam mit seinen langjährigen Kollegen Jeff Dean, Oriol Vinyals und Sanjay Ghemawat das KI-Forschungs-Start-up Discovery Loop zu gründen – eine als Public Benefit Corporation verfasste Gesellschaft, die sich zum Ziel setzt, die wissenschaftliche Methode selbst durch parallel laufende, KI-gesteuerte Experimentierschleifen zu automatisieren, zunächst mit Schwerpunkt auf maschinelles-Lernen-Forschung. Die Anfangsfinanzierung führten Radical Ventures und Khosla Ventures an.
Verwandte Begriffe
- Jeff Dean – Mitgründer von Google Brain und von Discovery Loop
- Oriol Vinyals – Ko-Autor der Seq2Seq-Architektur und Mitgründer von Discovery Loop
- Chain-of-Thought – die von Le mitentwickelte Prompting-Technik für schrittweises Schlussfolgern
Quellenangaben
- Google, 26. Juni 2012: „Using large-scale brain simulations for machine learning and A.I.”. Google Blog. https://blog.google/innovation-and-ai/products/using-large-scale-brain-simulations-for/