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最近，有著“諾獎風向標”之稱的斯隆獎公布。  此次共有128名來自物理學、數(shù)學、計算機等領(lǐng)域的研究者獲得，一經(jīng)發(fā)布就在社交網(wǎng)絡上受到極大關(guān)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(yè)生，現(xiàn)為斯坦福大學助理教授。  他也是繼鬲融之后，又一位清華姚班畢業(yè)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贊不絕口。 那么，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(xiàn)為斯坦福大計算機科學與統(tǒng)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(yōu)化，分布式優(yōu)化和高維統(tǒng)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(shù)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，這兩個學生均憑借對非凸優(yōu)化問題的系統(tǒng)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(yōu)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(yōu)化算法收斂性方面的重要進展，并概述了通過這些方法訓練的機器學習模型的性質(zhì)。  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 最佳學生論文獎、COLT最佳論文獎等多種獎項。 這樣出色的科研成績，導師Sanjeev Arora對他夸贊不已，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(lián)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(yè)后，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(shù)的天才故事一樣，馬騰宇從小就展現(xiàn)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(shù)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。 隨后保送至清華大學姚班，與陳丹琦、余佳俊等成了同學。  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(shù)學競賽第8名。 而他對算法理論的興趣，也始于姚班。 據(jù)雷鋒網(wǎng)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(jié)都會用一兩個最為經(jīng)典的案例讓學生非?？焖俚匾庾R到，為什么在計算機領(lǐng)域數(shù)學非常有用。 因此在本科期間，馬騰宇就已經(jīng)醉心于計算機算法的研究。 時隔多年之后，姚期智仍然對這位學生贊不絕口：
“諾獎風向標”斯隆獎最后，再來介紹下有著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(fā)一次，旨在向物理學、化學和數(shù)學領(lǐng)域的“早期職業(yè)科學家和學者提供支持和認可”。 后來陸續(xù)增加了神經(jīng)科學、經(jīng)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，還因為歷來有“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，后來加冕諾貝爾。 迄今為止，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(shù)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，這筆款項可在兩年的時間內(nèi)用于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(shù)學等多個方向。 尤其在物理方向，中國科學家表現(xiàn)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。 想要了解此次斯隆獎更多細節(jié)，傳送門送上~ 傳送門： — 完 — |
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