6 篇論文入選 NIPS 2018，拿下 MIT 博士，怪不得人稱「計算機金牌王子」！

作者 | 非主流

出品 | AI科技大本營

世界上總有一群人，過著開掛的人生。

很不幸，我不是這樣的人。

根據 Google Scholar Metric 的最新榜單，NIPS 是 Artificial Intelligence 下排名最高的學術會議，它的 h5-index 為 134，h5-median 為 221，可見含金量之高。

而 IBM 工程師 Inkit Padhi 統計的數據顯示，在這樣一個有影響力的會議上，作為第一作者被接收的論文最多的是一個中國小哥——朱澤園（ZEYUAN ALLEN-ZHU），其 6 篇論文有 4 篇都是第一作者。

就在去年的 ICML 2017 上，也就是 Google Scholar Metric 里排名第二的 AI 會議，朱澤園也是一作最多的作者，一共有 5 篇一作論文被接收。

這位小哥到底是何方神聖，首先讓我們來膜拜一下他的開掛人生。

朱澤園是個 80 後，南京人，從小就屬於別人家的小孩。

據說，還在小學六年級的朱澤園參加初中組的數學競賽就獲得了全省第 5。

小學畢業後，朱澤園作為特長生被招進南京外國語學校。

這裡不是打廣告，但是網上流傳著一種說法，南外是南京的伊頓公學，教育界的 urban legend，南外人的成績就像神一樣的存在。

不過，牛人眾多的南外也沒能阻止朱澤園繼續開掛。

給大家展示一下朱澤園 2000-2006 就讀於南外期間所斬獲的獎項，其中曾兩次獲得國際信息學奧林匹克競（IOI）賽金牌。

看看下面這些獎狀和徽章，簡直讓鄰居家的小孩聞風喪膽。

除了上面的這些競賽成績，小哥各種獎學金也是拿到手軟，而且還是那種巨不好拿的獎學金。要知道，在中學期間，家境不太寬裕的的朱澤元為了補貼家用，還做過好幾份家教。

除了各種獲獎，朱澤園在中學期間就展現出過人的科研天賦，比如下面的這些文章。

其中New Algorithm for Half-plane Intersection and its Practical Value不僅是英文撰寫，而且還在封面用紅字寫著「獻給我心愛的母親」。

看看人家的文章標題，看看人家的孝心。你再想想，18 歲的你在幹些什麼？（捂臉）

鄰居家的小孩當然不是白叫的。很多人小時候都幻想過長大了是選北大（青鳥）還是青華（職校）的時候，憑藉著出類拔萃的成績，朱澤園在初三時就已經獲得了清華大學的保送資格。

消息來源：

總有人會說，小時了了，大未必佳。抱歉，朱澤園讓這些人失望了。

2006 年，朱澤園進入清華大學，攻讀數學和物理專業，各種競賽獎項依然拿到手軟，更是 5 次獲得 ACM/ICPC Asian Regional 的金牌。

獎狀和徽章一張截圖根本放不下。

當然，還有各種聽過名字和沒聽過名字的獎學金。

不僅如此，朱澤園還在本科期間獲得了各種科研獎金。

2010 年，朱澤園赴美留學，在 MIT 攻讀碩士和博士學位。僅僅 5 年時間，朱澤園就從 Bachelor 變成了 Doctor，而且還是 MIT 的 Doctor。

在美國讀過博士的，都應該知道朱澤園的速度有多快，那都不是高鐵，而是磁懸浮列車。

2015 年，拿到 MIT 博士的朱澤園進入普林斯頓高等研究所做博士後項目。中國人都知道 MIT，但是了解普林斯頓高等研究的並不多。

給大家列一串名字，愛因斯坦、哥德爾、馮·諾伊曼、奧本海默、小平邦彥、楊振寧、李政道，這些都是普林斯頓高等研究所的歷史名人。

現在你知道能加入這個機構到底有多牛了吧。

2017 年，朱澤園正式加入微軟，做人工智慧相關的研究。而朱澤園也因此被稱為「計算機金牌王子」。

目前，朱澤園主要致力於機器學習和優化問題的數學基礎的相關研究，並將它們應用於深度學習、理論計算機科學、運籌學和統計學。

而且小哥還說了，自己對物理、社會、經濟和生物系統的數學建模也很感興趣。嗯，這些興趣還真是……讓我等凡人望而生畏。

當然，科研成績得靠論文來說話。

朱澤園在自己的主頁上列出了從 2009 年至今已經發表的論文，一共 50 篇，其中一作或者等同於一作的論文數量 49 篇（only（equal）first-author papers），而且是各種頂會隨便發。

論文詳細地址：

http://people.csail.mit.edu/zeyuan/publications.htm

而且，小哥的手速越來越快。筆者粗略地統計了下，2018 還沒過完，朱澤園就已經發表了 9 篇論文，簡直不要太高產。

我們來看看這次小哥發表在 NIPS 2018 上的 6 篇論文。

1、Is Q-Learning Provably Efficient?（Q-Learning是否具有高效性？）

2、Optimal Byzantine-Resilient Stochastic Gradient Descent（最佳拜占庭彈性隨機梯度下降）

3、NEON 2: Finding Local Minima via First-Order Oracles（NEON 2：通過一階神諭尋找局部最小值）

4、The Lingering of Gradients: How to Reuse Gradients Over Time（漸變的延續：如何隨著時間的推移重複使用漸變）

5、Natasha 2: Faster Non-Convex Optimization Than SGD（娜塔莎2：比SGD更快的非凸優化）

6、How To Make the Gradients Small Stochastically（如何使梯度隨機變小）

看到這些論文標題，筆者覺得自己回爐再重造 100 次也是沒辦法理解了。

現在很多企業招演算法工程師都要求在 AI 頂會上發表過論文，相比起一些人的囊中羞澀，捉襟見肘，小哥可以直接甩給面試官一沓，都不帶怵的。

這，就是，人與神之間的，差距。

最後，趁著國慶佳節，給大家拜個早年。並為大家獻上小哥的學神照，保佑考試的不掛科，就業的找個好工作。祝大家闔家幸福，萬事如意！

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