6 篇论文入选 NIPS 2018，拿下 MIT 博士，怪不得人称“计算机金牌王子”！
作者 | 非主流
出品 | AI科技大本营
世界上总有一群人，过着开挂的人生。
很不幸，我不是这样的人。
根据 Google Scholar Metric 的最新榜单，NIPS 是 Artificial Intelligence 下排名最高的学术会议，它的 h5-index 为 134，h5-median 为 221，可见含金量之高。
而 IBM 工程师 Inkit Padhi 统计的数据显示，在这样一个有影响力的会议上，作为第一作者被接收的论文最多的是一个中国小哥——朱泽园（ZEYUAN ALLEN-ZHU），其 6 篇论文有 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 会议，朱泽园也是一作最多的作者，一共有 5 篇一作论文被接收。
这位小哥到底是何方神圣，首先让我们来膜拜一下他的开挂人生。
朱泽园是个 80 后，南京人，从小就属于别人家的小孩。
据说，还在小学六年级的朱泽园参加初中组的数学竞赛就获得了全省第 5。
小学毕业后，朱泽园作为特长生被招进南京外国语学校。
这里不是打广告，但是网上流传着一种说法，南外是南京的伊顿公学，教育界的 urban legend，南外人的成绩就像神一样的存在。
不过，牛人众多的南外也没能阻止朱泽园继续开挂。
给大家展示一下朱泽园 2000-2006 就读于南外期间所斩获的奖项，其中曾两次获得国际信息学奥林匹克竞（IOI）赛金牌。
看看下面这些奖状和徽章，简直让邻居家的小孩闻风丧胆。
除了上面的这些竞赛成绩，小哥各种奖学金也是拿到手软，而且还是那种巨不好拿的奖学金。要知道，在中学期间，家境不太宽裕的的朱泽元为了补贴家用，还做过好几份家教。
除了各种获奖，朱泽园在中学期间就展现出过人的科研天赋，比如下面的这些文章。
其中 New Algorithm for Half-plane Intersection and its Practical Value 不仅是英文撰写，而且还在封面用红字写着“献给我心爱的母亲”。
看看人家的文章标题，看看人家的孝心。你再想想，18 岁的你在干些什么？（捂脸）
邻居家的小孩当然不是白叫的。很多人小时候都幻想过长大了是选北大（青鸟）还是青华（职校）的时候，凭借着出类拔萃的成绩，朱泽园在初三时就已经获得了清华大学的保送资格。
消息来源：
http://www.mydrs.org/list-id=599.htm
总有人会说，小时了了，大未必佳。抱歉，朱泽园让这些人失望了。
2006 年，朱泽园进入清华大学，攻读数学和物理专业，各种竞赛奖项依然拿到手软，更是 5 次获得 ACM/ICPC Asian Regional 的金牌。
奖状和徽章一张截图根本放不下。
当然，还有各种听过名字和没听过名字的奖学金。
不仅如此，朱泽园还在本科期间获得了各种科研奖金。
2010 年，朱泽园赴美留学，在 MIT 攻读硕士和博士学位。仅仅 5 年时间，朱泽园就从 Bachelor 变成了 Doctor，而且还是 MIT 的 Doctor。
在美国读过博士的，都应该知道朱泽园的速度有多快，那都不是高铁，而是磁悬浮列车。
2015 年，拿到 MIT 博士的朱泽园进入普林斯顿高等研究所做博士后项目。中国人都知道 MIT，但是了解普林斯顿高等研究的并不多。
给大家列一串名字，爱因斯坦、哥德尔、冯·诺伊曼、奥本海默、小平邦彦、杨振宁、李政道，这些都是普林斯顿高等研究所的历史名人。
现在你知道能加入这个机构到底有多牛了吧。
2017 年，朱泽园正式加入微软，做人工智能相关的研究。而朱泽园也因此被称为“计算机金牌王子”。
目前，朱泽园主要致力于机器学习和优化问题的数学基础的相关研究，并将它们应用于深度学习、理论计算机科学、运筹学和统计学。
而且小哥还说了，自己对物理、社会、经济和生物系统的数学建模也很感兴趣。嗯，这些兴趣还真是……让我等凡人望而生畏。
当然，科研成绩得靠论文来说话。
朱泽园在自己的主页上列出了从 2009 年至今已经发表的论文，一共 50 篇，其中一作或者等同于一作的论文数量 49 篇（only（equal）first-author papers），而且是各种顶会随便发。
论文详细地址：
http://people.csail.mit.edu/zeyuan/publications.htm
而且，小哥的手速越来越快。笔者粗略地统计了下，2018 还没过完，朱泽园就已经发表了 9 篇论文，简直不要太高产。
我们来看看这次小哥发表在 NIPS 2018 上的 6 篇论文。
1、Is Q-Learning Provably Efficient? （Q-Learning是否具有高效性？）
2、Optimal Byzantine-Resilient Stochastic Gradient Descent（最佳拜占庭弹性随机梯度下降）
3、NEON 2: Finding Local Minima via First-Order Oracles（NEON 2：通过一阶神谕寻找局部最小值）
5、Natasha 2: Faster Non-Convex Optimization Than SGD（娜塔莎2：比SGD更快的非凸优化）
6、How To Make the Gradients Small Stochastically（如何使梯度随机变小）
看到这些论文标题，笔者觉得自己回炉再重造 100 次也是没办法理解了。
现在很多企业招算法工程师都要求在 AI 顶会上发表过论文，相比起一些人的囊中羞涩，捉襟见肘，小哥可以直接甩给面试官一沓，都不带怵的。
这，就是，人与神之间的，差距。
最后，趁着国庆佳节，给大家拜个早年。并为大家献上小哥的学神照，保佑考试的不挂科，就业的找个好工作。祝大家阖家幸福，万事如意！
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