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华人首位!清华学子尤洋 荣升新加坡国立大学“校长青年教授”

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作 者 | 蒋宝尚

  去年 7 月,加州大学伯克利分校计算机系尤洋的一篇博士论文刷爆网络。189 页的论文旨在缩小高性能计算(HPC)和机器学习(ML)之间的差距。

  

  论文链接:https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2020/EECS-2020-136.pdf

  当时,伴随着这篇论文的还有尤洋的最新去向:

  “博士毕业了,很开心拿到了多个美国大学(包括常春藤)以及新加坡国立大学的tenure-track教职offer ,同时获得了伯克利EECS学院的Lotfi A. Zadeh Prize(相当于优秀毕业生)。和伯克利导师商量后,我决定加入新加坡国立大学。”

  

  这才过去几个月,据尤洋博士的微博介绍,他已经被新加坡国立大学晋升为“校长青年教授”了,成为新加坡国立大学计算机系第一位获此殊荣的华人。可谓出道即巅峰!

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  谁是尤洋?优秀的清华学子!

  尤洋曾获清华大学优秀毕业生、北京市优秀毕业生、国家奖学金,以及清华大学计算机系数额最高的西贝尔奖学金。清华毕业之后,在加州大学伯克利分校计算机系读博士,其导师是美国科学院与工程院院士、ACM/IEEE fellow、伯克利计算机系主任以及首批中关村海外顾问James Demmel教授。

  

  尤洋的研究兴趣包括高性能计算、并行算法,以及机器学习。 他当前的研究重点是大规模深度学习训练算法的分布式优化。 他曾创造ImageNet训练速度的世界纪录,并被ScienceDaily,The Next Web,i-programmer等几十家媒体广泛报道。

  尤洋还获得过国际并行与分布式处理大会(IPDPS)2015 的最佳论文奖,以及曾以一作的身份获得 2018 年国际并行处理大会(ICPP)最佳论文奖, 论文《Imagenet training in minutes》所提出的方法刷新了 ImageNet 训练速度的世界纪录。

  2019年,尤洋和来自谷歌、UCLA 的研究者共同提出了一种用于加速大批量训练的新型优化器 LAMB, 将基线 BERT-Large 模型的预训练时间从 3 天降低到了 76 分钟。

  他对科研有着非常深刻的理解,曾在一次公开课中以计算机为例,介绍过研究中的通用“方法”。 他把计算机科学中所有的问题分为三类:第一种是提出问题型研究,第二种是解决问题型研究,第三种是解释原因型研究。

  其中,提出问题型研究可以归纳为从现实中找出问题,面对问题提出研究方向;在处理解决问题型研究的时候,算法的使用和选择非常重要;解释原因型研究是指我们已经有了一个解决方案,但人们想弄清楚这种方案为什么是可行的。想做解释原因型研究,一般需要有很强的数学和理论背景,如微积分、线性代数、数值优化、概率论等。

  有着深厚AI功力,以及对研究的思路非常清晰的尤洋目前也正在招收博士,根据他的微博:

  

长期招聘博士生(全额奖学金),博士后(年薪约35万),访问学者(可提供资助)。方向包括机器学习、高性能计算、数值优化、分布式系统~感兴趣的同学欢迎联系我。(发送简历到youy@comp.nus.edu.sg)

  

  如上,11月份的时候,他也曾招聘过一名全职的Research Assistant:

  

月薪大概2万人民币,能来新加坡国立大学工作至少6个月。学历不限,在读本科生,Gap year的学生,研究生都可以。最低要求:211学校本科,有CCF A类/B类或CSrankings论文。感兴趣可以发简历和本科成绩单给我:youy (at) comp (dot) nus (dot) edu (dot) sg 实验室信息:ai (dot) comp (dot) nus (dot) edu (dot) sg 研究方向包括但不限于:机器学习,高性能计算,计算机系统,人工智能应用。

  2

  有多少华人学者在国外开枝散叶?

  

  那么,有多少人华人学者在国外开展学术研究? 根据知乎上2017年的一个提问,一位匿名用户给出了清华的不完全统计数据:

  

清华校友在美国US NEWS top100学校担任教职的有850多人,清华校友在美国大学任教的有1600人以上,近些年每年大约新增50多人以上,约为获得美国PhD的校友的十分之一。其中ECE、EECS、ME、CS、Civil Eng.、BioMed与医学院等系为最多。清华在美校友去工业界,尤其是IT业的更多。在美大学教职中北大校友比清华的稍微多一些,科大第三,复旦第四。

  

  必然,这些“身在”国外学者也和国内充分展开合作。根据AMiner的一份报告,中国AI领域学者积极展开跨国科研论文合作并发表领域高水平论文。与中国领域学者合作最多的10个国家分别是美国、新加坡、澳大利亚、英国、加拿大、日本、法国、德国、新西兰和韩国。

  其中,美国是中国AI领域学者跨国合作最多的科研伙伴,两国领域学者合作论文量在中外论文合作之中占比过半。虽然这个数据是基于全部论文数整理,但积极开展合作背后必然少不了这些华人学者的努力。

  人才流动,其实对中国来说是利好。以人工智能学科为例,美国和中国都是AI大国,美国的AI发展是技术导向型,在基础研究、尖端研究方面都走在最前列。而中国的AI发展是应用导向型,在AI应用和落地方面做的更好,更擅长利用AI技术赚钱。李开复也曾经对中美两国的AI实力进行过分领域对比:

  

  •   在AI前沿技术的研究,美国:中国大概是5:1,美国胜;

      

  •   在AI研究人员数量上,美国与中国基本持平;

      

  •   在AI公司的总市值方面,美国:中国大概是1:2,中国胜;

      

  •   在AI互联网方面,中美两国能力基本相当;

      

  •   在AI自动驾驶领域,美国大概领先中国2年左右。

      

  总体而言,中国在AI上方面需要学习的还有很多,华人学者在国外“开枝散叶”,培养出顶尖人才,必能促进AI的发展。

  参考资料:

  https://www.bilibili.com/video/BV1Pz4y1R7oD

  https://mp.weixin.qq.com/s/6gkNfZeT0w4vkKBTYSeW5Q

  https://mp.weixin.qq.com/s/_wt9Zbn1-vDSSfHz5hN_fQ

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