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致远榜样 | 2022届优秀毕业生陈佳琳:星光不负赶路人,江河眷顾奋楫者

人物白描

陈佳琳,上海交通大学致远学院2022届数学方向,上海市优秀毕业生。高中毕业于浙江省萧山中学。她潜心科研,深耕几何深度学习,取得卓越成果;她乐于奉献,积极投身于学生工作,在公益志愿活动中发光发热。未来,她将前往耶鲁大学攻读计算机博士,致力于从数学角度开发更高效、更可靠的机器学习算法和模型。

夯实学科基础,严格要求自我

四年前,陈佳琳以优异的成绩考入上海交通大学,出于对数学的好奇与热情,她选择数学与应用数学作为本科专业。大学四年的学术训练在潜移默化中培养了她严谨缜密的数学逻辑,并进一步坚定她继续科研的决心和意志。在致远学院,她非常适应这种自我探索、对知识孜孜渴求的学习状态,紧迫感与好奇心促使她始终以最高标准严格要求自己。周末的图书馆、深夜的教学楼、课前课后,总能看见她勤奋苦学的身影。功夫不负有心人,她最终凭借优异的成绩名列年级前茅,并在大三大四两年的数学专业课学习中,取得学积分92.4,专业排名第三的成绩,获得美国大学生数学建模大赛M奖、致远含英咀华奖学金等奖项。


大三是一个关键的时间节点,她开始认真思考未来的去向,国内直博还是申请海外博士;留在数学领域还是尝试其他感兴趣的方向。从四大分析到代数、几何等更接近现代数学的领域,她发现她仍为这些精彩绝伦的陈述与推导而感到兴奋激动,但她意识到自己还有更多的可能性,更多的维度等待去挖掘。


在那段迷茫的时期,她频繁参加自然科学研究院开展的seminar和talk,积极聆听学术界各位卓越学者的汇报与工作展示。从神经科学、流体力学到机器学习、数据科学,那段时间她不仅收获了知识广度和深度上的飞跃,也逐渐明晰了自己的兴趣所在,找到了未来想从事与挑战的领域——将数学工具和思想带入机器学习,开发高效、实用、理论上可靠的机器学习模型与算法,致力于解决现实世界的各种挑战。


踏足未知领域,迎接全新挑战

敢做敢想,勇于挑战是陈佳琳一直恪守的行事原则。在分析完国内外该领域的研究水平与现状之后,她果断选择申请海外计算机博士这一道路。尽管这条道路看上去充满了艰难险阻,但她始终认为,找到自己真正感兴趣的领域之后便应该勇往直前,坚守自我。除了荣誉计划要求的数学基础课程外,她还自学了高级计算机课程,以追求卓越的编程技能。计算机对她来说是一个全新且未知的领域,无数个与代码度过的夜晚见证了她的成长。庆幸的是,数学的体系化培养训练了她分析问题,从艰涩的难题中抽丝剥茧、构建数学模型的能力。在电院的赵海老师指导下,她完成了图神经网络建模和自然语言逻辑推理的任务,并撰写一篇论文。在数学科学学院王宇光老师的指导下,她进一步尝试将数学理论与几何深度学习相结合,开发了更高效的球面张量信号的小波系统,以及基于小波系统的旋转等变神经网络,撰写并投稿两篇论文至机器学习顶会。当前机器学习的发展受制于分析与理论工具的欠缺,纯粹数据驱动的模型常常会导致强先验与弱可解释性,这一方向亟需着数学专业人士的努力。


积极投身社会,创造多维价值

仅低头专注于学习的状态并不具有可持续性,也不利于学术上的创新和发展,除了学业科研以外,她在多个维度上努力创造自己的价值。大二时期,强烈的归属感与责任感驱使她加入致远学生会,担任组织部部长以更好地为学院大家庭服务。她带领组织部的小伙伴们自主设计并举办了带有交大特色的定向越野活动,获得同学们的一致好评。每逢传统节日,组织部都会积极开展各类手工体验活动。2019年夏天,她与致远攀登计划的小伙伴们一起组织“思源明志·城市生存暑期社会实践”,带领同学们前往山东大学,学习精品人文课程,体悟中华红色文化……她对社会公益也有着强烈的热情,多次成为大型活动志愿者:在上海城市定向越野赛中担任赛事组长,协调组员顺利完成志愿服务工作;担任上海马拉松志愿者,为活动的顺利进行贡献自己的力量;担任学院招新工作的志愿者,为学弟学妹解疑答惑。


当意识到自己所在的科学和工程领域正在经历严峻的女性力量流失,也就是越来越多的女性因为世俗的刻板印象和自我否定而选择离开STEM领域时,她借女生节的时机,走上学子沙龙的舞台,与同学们分享关于“STEM学科女性人才缺失现象”的探讨与报告。她说:“每个人的生活都是多个维度的,而来自这些维度的额外价值赋予我更完整的社会人格。”社会、组织、公益,在这些多维的挑战和经历中,她逐渐找到了更加清晰和坚定的自我意识和成熟心态。


过去4年,所有的低谷和高峰都让这个从前稚嫩的少女蜕变成一个执着顽强、独立自信的女性。从小对学术科研的向往促使她毕业后选择在这条道路上继续深耕,在刚刚结束不久的申请季中,经历了语言考试、联系教授、递交材料、面试考核等流程后,她最终斩获了六个全奖博士offer。未来,她将前往耶鲁大学攻读计算机科学方向的博士,致力于挖掘机器学习领域的数学潜力,尝试从数学与理论的角度革新人工智能,提出更扎实、更可靠的机器学习范式。


文稿整理 | 杨松霈、孙殷彤

排版 | 卓佳华

责任编辑 | 吴晓玲




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