清華姚班校友馬騰宇斬獲斯隆獎！與鬲融師承一脈，李飛飛點贊祝賀

本文系本站新聞•本站號特色內容激勵計劃簽約賬號【量子位】原創內容，未經賬號授權，禁止隨意轉載。楊淨 發自 凹非寺量子位 報道 | 公衆號 QbitAI

最近，有着“諾獎風向標”之稱的斯隆獎公佈。

此次共有128名來自物理學、數學、計算機等領域的研究者獲得，一經發布就在社交網絡上受到極大關注。

其中有一位，甚至還獲得了李飛飛的點贊。

他就是馬騰宇，年僅32歲，2008級清華姚班畢業生，現爲斯坦福大學助理教授。

他也是繼鬲融之後，又一位清華姚班畢業生，斬獲斯隆獎。

他曾被姚期智多次點名，說這個學生連印度最聰明的老師都讚不絕口。

那麼，這位新晉斯隆獎得主、清華姚班實力代表馬騰宇，到底是誰？

誰是馬騰宇？

馬騰宇，出生于吉林長春，現爲斯坦福大學計算機科學與統計學系助理教授。

他的研究方向主要包括機器學習和算法方面的研究，比如深度學習及其理論，（深度）強化學習及其理論，表示學習，魯棒性，非凸優化，分佈式優化和高維統計。

在來到斯坦福大學之前，他曾在普林斯頓大學攻讀博士學位，師從Sanjeev Arora教授。

Sanjeev Arora，印度裔理論計算機科學家，以概率檢驗證明、PCP定理的研究而聞名，兩度獲得哥德爾獎，曾在MIT、UC伯克利分別獲得數學、計算機博士學位。

除馬騰宇之外，這位教授還有另一位高徒——鬲融。

2019年，這兩個學生均憑藉對非凸優化問題的系統研究，獲得了學界的認可。

鬲融，獲得了當年的斯隆獎。

而馬騰宇獲得了2018年ACM博士論文獎榮譽獎。當時，僅有三位學者獲此獎項。

獲獎的論文是《機器學習的非凸優化：設計、分析和理解》，馬騰宇提出了新的理論來支持機器學習的新趨勢。

文中介紹了證明機器學習中非凸優化算法收斂性方面的重要進展，並概述了通過這些方法訓練的機器學習模型的性質。

此外，馬騰宇還在博士二年級時，獲得了理論計算機方向的西蒙斯獎。還有包括IBM博士獎學金、NIPS 最佳學術論文獎、COLT最佳論文獎等多種獎項。

這樣出色的科研成績，導師Sanjeev Arora對他誇讚不已，甚至說學生比自己還聰明。

而他自己本身還是1986年的印度聯合入學考試的第一名。換而言之，可是全印度狀元。

可見對馬騰宇的認可。

在博士畢業後，多所高校給馬騰宇拋出了橄欖枝。

MIT、哈佛、斯坦福、CMU、加州理工學院等頂尖高校都給了他助理教授的Offer。

最終，馬騰宇選擇了斯坦福大學。

差一分與奧賽金牌失之交臂

正如大多數的天才故事一樣，馬騰宇從小就展現了對科學的學習天賦。

在東北師大附中讀高二的時候，他就以一分之差，與國際數學奧賽金牌失之交臂。

但要知道跟他同場競技的是，基本上都是高三的學生。

隨後保送至清華大學姚班，與陳丹琦、餘佳俊等成了同學。

大學期間，他也不斷的刷新成績。2010年，他獲得了美國普特南大學生數學競賽第8名。

而他對算法理論的興趣，也始於姚班。

據雷鋒網報道，大學期間讓他印象最深的是大一新生時的一門課程《mathematics for computer science》，由姚期智親自講授。

在這門課程中，姚期智每個章節都會用一兩個最爲經典的案例讓學生非常快速地意識到，爲什麼在計算機領域數學非常有用。

因此在本科期間，馬騰宇就已經醉心於計算機算法的研究。

時隔多年之後，姚期智仍然對這位學生讚不絕口：

“諾獎風向標”斯隆獎

最後，再來介紹下有着諾獎風向標之稱的斯隆獎。

斯隆獎，1955年設立，由美國艾爾弗·斯隆基金會（The Alfred P. Sloan Foundation）每年頒發一次，旨在向物理學、化學和數學領域的“早期職業科學家和學者提供支持和認可”。

後來陸續增加了神經科學、經濟學、計算機科學、以及計算和進化分子生物學。

但斯隆獎之所以全球矚目，還因爲歷來有“諾獎風向標”的美譽。

比如“納什均衡”的提出者約翰·納什、知名物理學家理查德·費曼，都曾先有斯隆獎殊榮，後來加冕諾貝爾。

迄今爲止，共計有47位該獎項獲獎人獲得了諾貝爾獎。另有17位獲獎人獲得了數學菲爾茲獎，69位獲獎人獲得“美國國家科學獎章”，18位獲得“約翰·貝茨·克拉克獎”。

今年，共有128名學者獲得該獎項，他們將獲得75000美元，這筆獎項可在兩年的時間內用於支持其研究的任何費用。

其中有17位華人科學家躋身在列，來自物理、化學、計算機、數學等多個方向。

尤其在物理方向，中國科學家表現出色，共有5位科學家獲獎，本科分別來自北大（兩位）、清華（兩位）以及中科大。

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傳送門：https://sloan.org/fellowships/2021-Fellows參考鏈接：https://twitter.com/tengyuma/status/1361771244006215680https://tech.sina.com.cn/roll/2020-02-23/doc-iimxxstf3763172.shtml

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