難道高校都這么卷了？近日，重慶大學(xué)計算機(jī)學(xué)院25歲博導(dǎo)入職半年發(fā)表了一篇ICML頂會論文，這是該學(xué)院首次在ICML上發(fā)表學(xué)術(shù)論文，引發(fā)網(wǎng)友熱議。

95后NTU博士畢業(yè)，當(dāng)上了985高校博導(dǎo)。

半年時間還發(fā)了一篇頂會，怎么講？

卷，還是卷...

今年1月，重慶大學(xué)計算機(jī)學(xué)院引進(jìn)了最年輕的博導(dǎo)馮磊，年僅25歲。

這是重大學(xué)院有史以來首次直接給應(yīng)屆博士畢業(yè)生正高/博導(dǎo)崗位。

入職半年，馮磊就在2021 ICML上發(fā)表了一篇頂會論文「Pointwise Binary Classification with Pairwise Confidence Comparisons」。

重大計算機(jī)學(xué)院首次以第一單位在該會議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文，實(shí)現(xiàn)了零的突破，這一話題一時引起許多網(wǎng)友的關(guān)注。

「零突破」論文講了什么

論文一作與通訊作者均為馮磊，合作者來自日本東京大學(xué)、日本理化學(xué)研究所先進(jìn)智能研究中心、新加坡南洋理工大學(xué)、澳洲昆士蘭大學(xué)、中國香港浸會大學(xué)等著名高校或研究機(jī)構(gòu)。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2010.01875

盡管傳統(tǒng)的監(jiān)督式學(xué)習(xí)技術(shù)已取得巨大進(jìn)步，但卻需要大量精準(zhǔn)的「標(biāo)記數(shù)據(jù)」。

鑒于不同原因，收集大量精準(zhǔn)標(biāo)記數(shù)據(jù)并不容易。與此同時，樣本的點(diǎn)式標(biāo)記將無法訪問。

因此研究者們開始考慮使用「成對的」而不是點(diǎn)式的標(biāo)記策略。

然而，成對標(biāo)記樣本收集也存在一些困難。

由于成對標(biāo)記表示兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)是否共享同一點(diǎn)式標(biāo)記，若任意一個樣本的正標(biāo)記或負(fù)標(biāo)記的后驗(yàn)概率接近相等，則不容易收集到其成對標(biāo)記。

因此，馮磊與合作者們提出了一種被稱為「成對比較分類」的新型弱監(jiān)督二分類問題。

其中只有成對的未標(biāo)記數(shù)據(jù)被提供，而我們僅知道其中一個比另一個有更大的概率擁有正標(biāo)記。

具體如何做？

首先從數(shù)學(xué)上對成對比較數(shù)據(jù)的生成過程進(jìn)行建模，推導(dǎo)出了一種具有理論保證的無偏風(fēng)險估計量，并進(jìn)一步利用修正函數(shù)對其進(jìn)行改進(jìn)以解決在使用復(fù)雜模型時所面臨的過擬合問題。

然后，還將成對比較分類問題與噪聲標(biāo)記學(xué)習(xí)問題相聯(lián)系，提出了一種漸進(jìn)式的無偏風(fēng)險估計量，并通過引入一致性正則化對其進(jìn)行了改進(jìn)。

針對該論文中所提出的算法還進(jìn)一步從理論上提供了估計誤差上界，以證實(shí)其可學(xué)習(xí)性。

最后，實(shí)驗(yàn)證實(shí)了所提出算法的有效性，并表明成對比較分類是除了成對標(biāo)記學(xué)習(xí)外另一種有價值與實(shí)用性的成對監(jiān)督問題。

95后博導(dǎo)是誰

個人主頁顯示，馮磊直博畢業(yè)于新加坡南洋理工大學(xué)（NTU），并曾獲得NTU計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院杰出博士學(xué)位論文獎第二名。

他還是中國計算機(jī)學(xué)會（CCF）會員，中國人工智能學(xué)會（CAAI）會員，國際人工智能促進(jìn)學(xué)會（AAAI）會員，美國計算機(jī)學(xué)會（ACM）會員，中國人工智能學(xué)會機(jī)器學(xué)習(xí)專委會通訊委員。

曾擔(dān)任IJCAI 2021與AAAI 2022高級程序委員會委員，ICML 2021 專家審稿人，以及其他國際頂級（CCF A類）會議（包括NeurIPS、KDD、CVPR、ICCV、AAAI）的程序委員會委員/審稿人，并受邀擔(dān)任多個國際頂級期刊（包括JMLR、IEEE-TPAMI、IEEE-TIP、IEEE-TNNLS、MLJ）審稿人。

2021年1月，重慶大學(xué)計算機(jī)學(xué)院直接將其作為弘深青年學(xué)者人才引進(jìn)，并聘任為博導(dǎo)、教授，其主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能。

ICML/ CVPR/ ICCV/ NeurIPS 等頂會都有文章發(fā)表，而且都是在2018-2021期間的工作，可謂是高質(zhì)高產(chǎn)了。

在馮磊的個人頁面，他還特別注明：2022年秋季入學(xué)的博士碩士研究生招生名額已滿，謝謝各位同學(xué)的熱情，請勿再郵件聯(lián)系我了。

網(wǎng)友：我仰著頭看！

@Dave

對重大、對本人都是好事，各取所需罷了。

但對其他高校的科研學(xué)者就不是很友好了，研究成果的要求只會越來越高。

個別人的科研能力大于平均科研水平，產(chǎn)出多的肯定會從中得到更多的利益。但也增加了其他科研人員的勞動強(qiáng)度，同時還會犧牲掉他們的薪資待遇。

@蓋德視界

「馮磊」的出現(xiàn)，給中國各大高校的學(xué)霸們樹立了新榜樣。

北大「韋神」和重大「馮磊」這樣的青年才俊越多，中國突破「高精尖」的希望就越大。

這種現(xiàn)象當(dāng)然是越多越好！

目前，頂會ICMLx4，NIPSx3，IJCAIx3，CVPR，ICCV，KDD總計13篇，再加上頂刊就不止13篇了。

這幾年的市場價，大概就是3篇211非升即走，5篇985非升即走，8到10篇中上985長聘副了。

重慶大學(xué)是弱985，這個數(shù)量給正高編制的確還算合理。

「馮磊」以后很有可能拿到「優(yōu)青」和「海外優(yōu)青」！

@De.Evil

很多人覺得博導(dǎo)是非常高的職位，但在美國高校，剛?cè)肼毜睦蠋煻寄軒Р┦俊?/p>

國內(nèi)多數(shù)高校都在給一些剛?cè)肼毜腡enure-track AP博導(dǎo)資格。正常操作！

馮磊組主要是做「多媒體博弈論」和「強(qiáng)化學(xué)習(xí)」的，他從入學(xué)開始就在做「弱監(jiān)督學(xué)習(xí)」，「半標(biāo)簽」學(xué)習(xí)入學(xué)就中了兩篇IJCAI, 出paper也是同組最快的，博三去東京大學(xué)做機(jī)器學(xué)習(xí)，產(chǎn)出ML三大會。

科研能力不好說，但這個水平在同行業(yè)同年齡層中，絕對十分突出了！

多數(shù)人覺得年輕人不該有什么頭銜，看看清華顏寧，錢和名聲都是小事，能留住人才才是「為高校所用」。

學(xué)校比的是培養(yǎng)人才的能力，育才的根本就是師資實(shí)力。恭喜重大！

人與人不能一概而論，有的人讀個碩士就半死不活，而有的人讀碩期間發(fā)paper發(fā)到手軟！

@興

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