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尚文杰（左）与贾惠雯（右）

雅典娜：青年学术新平台

尚文杰，南京大学计算机科学与技术系 LAMDA Group在读硕士生，主要研究方向是强化学习在现实任务场景中的应用，涉及现实序列决策问题场景的分析与建模。

贾惠雯，密歇根大学安娜堡分校运筹（OR）方向在读博士生，曾对物流网络货物分配、乘客共享出行车辆等应用问题中所涉及的车辆路径规划进行探索与建模。

两位同学丰富的科研经历为入职滴滴后的实际应用研究奠定了理论基础。2018年，在各自导师的推荐下，文杰和惠雯成为第一期“雅典娜”项目的成员，共同加入滴滴 AI Labs 从事不同应用场景下的强化学习研究 。其中文杰在增强学习组（Reinforcement Learning）探索使用强化学习设计滴滴司机冲单奖激励策略的研究工作，惠雯进入时空数据组（Spatiotemporal Mining）探索应用基于想象力的强化学习进行车辆路径规划。

滴滴“小桔人”：亦是科研“小巨人”

入职滴滴 AI Labs 后，贾惠雯和尚文杰都很快的融入到了全新的工作环境中，面对滴滴实际的业务场景，他们学以致用，迅速展开了相关的研究工作。

同时，在每天繁忙的工作之余，他们也体会到滴滴对于每一位小桔子的用心关怀。滴滴的工作理念完美结合了人因学，配备了人体功效学座椅，组织工位健身放松身体，引导静念练习舒缓心情、劳逸结合，让大家每天都精神饱满地投入工作当中。

AI Labs经常举办的【大咖分享】系列讲座也为大家提供了拓宽科研领域与技能充电的宝贵机会，为推进智能出行与智能交通提供强大的储备力量。

尚文杰与滴滴科技合作部团队

尚文杰在滴滴主要参与了“利用强化学习设计司机群体的冲单奖激励策略”的项目研究。在滴滴美国研究院前辈以及导师的远程指导帮助下，文杰所在的项目不断取得重要进展。文杰和同事们提出了基于生成对抗模仿学习对司机受冲单奖激励行为的动态建模，并进一步利用强化学习设计出了个性化的司机冲单奖发放优化策略，促进了强化学习在滴滴运营业务场景下的探索和应用。

贾惠雯与博士导师、滴滴导师的合照

为给予路径规划更多灵活度与可回溯性，贾惠雯决定应用基于想象力的强化学习（Model-based Reinforcement Learning），并结合深度学习（Deep Learning）提升训练效果。惠雯在与两位实习导师、博士导师以及科研合作人的远程会议中不断改进建模思路、修正仿真系统的搭建逻辑，并付诸实践。此外，在研习了大量强化学习的科研文献后，贾惠雯也在组内进行了交流，生动形象地分享了最新最热的几类强化学习算法优化方法。

美好出行的背后：美好团队共建

文杰说，自从加入滴滴，工作上与美研团队的沟通合作对其帮助很大，虽然有时差的存在，但是同事也时常会在深夜时间与其讨论工作内容，这种敬业负责的精神令其深受感触。同时，通过参加雅典娜项目的多次团建活动，他不仅结识了很多来自不同部门的小伙伴，还从大家的学术分享中了解到不同领域的研究内容，很受启发。这些丰富有趣的经历会让他在未来的道路上走得更加自信稳健。

贾惠雯认为，加入“雅典娜”大家庭是一份十分“值得”的经历。于工作而言，她感受到了智能出行领域工业界与学术界的高密度联系、接触到了国内最先进的AI研究团队与方法、同时通过“雅典娜”的定期分享会也了解了众多领域内的尖端科研，为后续博士期间的研究提供了宽广的眼界与巨大的可能性。于人生而言，“雅典娜”导师分享会内蕴含积淀的人生哲学也给了她深刻的启示。例如刘燕老师对树立长远人生目标与自我激励的深度剖析，朱宏图老师结合自身经历所谈的对工业界与学术界的思考与应对，这些都让她对今后的人生道路有了更多维度的考量，也积累了更多的信心与勇气。

作为雅典娜第一期项目的好搭档，文杰与惠雯都在其中感受到了滴滴特有的魅力——这是一个时刻向青年人敞开大门的平台，他们能够尽情在其中挥洒热情与汗水，去追逐自己的学术与科研理想。美好出行，欢迎更多青年学子的加入！

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编辑 | 柴旭