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10月6日，2022 年“微软学者”奖学金获得者名单正式出炉。经过激烈角逐，来自亚太地区的 12 名优秀博士生最终被授予 2022 年“微软学者”称号，另有 21 名博士生获得提名奖。其中中国人民大学信息学院2019级直博生王涵之（导师魏哲巍教授）、2020级博士生周昆（导师文继荣教授、赵鑫教授）与来自北京大学、清华大学、东京大学、香港科技大学、中国科学院大学、中国科学技术大学、韩国科学技术院的10名学子一同获得了2022年“微软学者”奖学金。中国人民大学信息学院2019级直博生周雨佳（导师窦志成教授）获得提名奖。

壮怀凌云，不负韶华

科研路漫漫 上下而求索

让我们一起走近

这两位人大学子的科研之路！

“微软学者” 奖学金是微软亚洲研究院1999年启动的一项面向亚太地区计算机科学以及相关专业和交叉学科的优秀博士生的项目。该奖学金项目旨在发掘、支持和鼓励优秀的、有潜力的低年级博士生更好地开展研究工作。2022 年“微软学者”奖学金共吸引了来自亚太地区顶尖研究型大学及机构的近两百名优秀博士生申请，申请者的研究领域广泛分布于计算科学、硬件与软件系统、人类与机器智能，及感知、识别与交互等领域，最终12名优秀博士生获得“微软学者”称号。

王涵之，中国人民大学信息学院2015级本科生、2019级直博生，师从高瓴人工智能学院魏哲巍教授，专业为大数据科学与工程。她的研究方向为高效图分析与学习算法，已在CCF A类会议/期刊上发表了多篇论文。此外，她还获得过2021年百度奖学金、国家奖学金、中国石油奖学金等，入选中国人民大学拔尖创新人才培育资助计划。

01“我欲穿花寻路，直入白云深处”

我选择科研的契机来源于魏哲巍老师。最初认识魏老师是在大三“算法分析与设计”的课上，这门课主要介绍计算机科学中的基础算法。直观理解上，如果我们把计算机的各种任务看作是一个个解决问题的过程，那么算法就是告诉计算机应该用什么步骤、什么框架、什么方法去解决问题，而写计算机程序的过程就是具体按照算法指引的方法去一步步完成。

算法课是我们专业的核心必修课，开学前感觉课程难度不小，因此最开始我抱着忐忑的心情去上这门课。但是，在听完第一节课后我就被魏老师深深吸引了，这份吸引首先是因为老师的教学风格，循循善诱、严谨清晰，两个半小时的课程一点都不枯燥和漫长，相反，听课变成了一件非常快乐和享受的事情。另一方面，在这门课上，我反复经历着“被问题迷惑住 -> 在老师的讲解下逐渐梳理了思路 -> 重新审视这个问题找到了核心逻辑 -> 利用严格的数学推导成功解决问题”，整个过程有种拨云见日的感觉。我非常享受这样科研的过程，从最开始的看不清、想不透、理不顺，通过一步步的逻辑思考和数学推导，最终掌握了问题的核心，有一种看透了事情本质的感觉。

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02“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”

希望在博士阶段的学习中，了解更多的算法，解决更多的问题，梳理更深的逻辑，发现更本质的现象和规律。老师经常寄语我们，希望做出来的工作是god-intended。换句话说，老师希望我们提出的算法能真正触及到问题的核心本质，如果把我们面对的各种问题看作真实世界的一种表象，那么我们希望，我们提出的算法可以在一定程度上展示真实世界的核心运行规律，而最优雅的算法，往往能带来最直观的效益。这是我的初心也是愿景。

Q1、拿到“微软学者”奖学金对你的意义

A: 特别感谢微软学者奖学金的认可和支持，这份荣誉对我更多是一份激励，希望自己在未来能保持初心、潜心研究，做出更多有价值的工作。

Q2、对你影响深远的榜样

A: 我的博士导师，魏哲巍教授，一直是我求学与科研道路上的指明灯与领路人。我但凡学习到了一点做研究的本领，都得益于老师的谆谆教诲。老师不仅在科学研究中给予了我细致、耐心的指导，更在为人处事和未来规划上向我提供了诸多中肯的建议。博我以文，约我以礼，何其有幸！

Q3、未来的研究规划

A: 高效算法的重要性在大数据时代日益凸显，为传统问题设计具有可扩展性的高效算法已成为大数据时代的新课题。在未来，我将继续关注大规模图分析与学习领域的可扩展算法设计问题，期望从理论研究和实践应用两方面入手，改进现有算法的时间复杂度，并在实际应用中进行验证。

Q4、拿到奖学金后你有什么打算

A: 我希望能借助这次机会和微软研究院的专家学者们进行更多、更深入地交流，一起探讨大数据时代下高效图算法的设计问题。此外，我也希望能在和各位专家学者的交流中，探索更多的实用问题，在实际问题的驱动下进行算法研究与设计。

Q5、面试评审中令你印象深刻的事

A: 本次微软学者奖学金的终审面试环节令我印象深刻、收获颇丰。例如，在问答环节中，评委老师提到了图神经网络的可扩展性问题，并且特别关注于现有图神经网络模型对实际应用场景中超大规模数据的支持问题。这让我意识到理论研究与应用落地相结合的重要性，今后我也将着重关注于所提算法的实用价值提升与实践应用验证。

周昆，中国人民大学信息学院2020级博士研究生，师从高瓴人工智能学院文继荣教授与赵鑫教授，专业为大数据科学与工程。本科毕业于河海大学，硕士毕业于北京大学。其研究关注于预训练语言模型，知识推理和信息检索。至今谷歌学术统计总引用为550+，其所发表的两篇论文被PaperDigest选为CIKM和KDD最有影响力论文之一，且部分科研成果已落地于微软小冰、必应搜索、美团推荐系统等。

01 “山重水复疑无路，柳暗花明又一村”

比起很多本科就开始接触科研的同学，我科研起步相对较晚，当时由于自身科研经验尚不足，简历并不丰满，在联系导师的时候吃了很多闭门羹。后来在好友的推荐下，联系了赵鑫老师，赵老师本人的热情和对科研的认真给我留下了深刻的印象，他似乎总是有使不完的精力和热情，驱使着他去攀登科研道路上一个又一个高山。最让我感动的是，赵老师在新婚前几天还在实验室努力修改着我文笔青涩的论文初稿，即使那篇工作并不是那么的出彩，他也尽全力帮我改完了几乎全文。回想这几年，从赵老师手把手的教我们如何写论文，一次次细致的讨论，再到许多次DDL最后一刻的共同奋战，从人生道理到科研方法，我真的在这里成长了太多太多。

正式读博之后，很幸运遇到了文继荣老师，我科研路上另一位重要的指路人。不管是任何不切实际的想法，还是对未来的迷惘，我都可以从文老师这里收获一份满满的鼓励和坚定的支持，让我最终能无所畏惧的去面对任何难关。更重要的是，文老师一直在努力给我们的学习与成长提供一个最好的平台，这里实验室浓郁的科研氛围和频繁的学术交流，满足了我对最新技术的好奇心，使我得到了飞速成长。

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02 “我心一片磁针石,不指南方不肯休。”

这次获奖是对我近些年科研成果的一次肯定，让我再次觉得我的工作是有意义的。我个人早期的研究工作关注于信息检索，这是人大计算机的老牌强势方向，也是一个非常重视科研工作落地实践的方向。在和老师们的多次讨论后，我成功将预训练相关技术用在了该领域下两个经典的任务：对话式推荐和序列化推荐，并在博士入学前将以上工作发表于KDD和CIKM这两个领域内顶级会议上，提前完成了毕业要求。

这两篇工作提出的基线模型被广泛使用，并落地于美团的线上推荐系统中，使得其短时间内收获了较多的引用，并被PaperDigest选中为最有影响力的KDD和CIKM论文之一。在老师的指导和同学的帮助下，我成功改良了已有的大规模稠密检索负采样方法，在5个文本检索数据集上取得了SOTA的效果，并落地于必应的搜索引擎中；还预训练了第一个中文的数学题理解预训练模型——九章，其在9个数学相关任务上取得了SOTA的效果。

Q1、拿到“微软学者”奖学金对你意味着什么？

A: 非常感谢微软学者奖学金委员会，这是对我博士生阶段在科研上努力的一个巨大的肯定。这此获奖也激励我应该更加努力去做的更好，真正投入精力去做出一些能造福世界、帮助他人的研究。

Q2、是如何走上科研之路的？

A: 我走上科研道路的动机主要来源于我对人工智能新技术的好奇心。很幸运我在入门科研的道路上一直都遇到了很多非常好的引路人，包括微软实习时的导师们：凯哥、俣哥、宫老师和段老师，还有我在学校的导师赵鑫和文继荣教授。他们都是我科研路上努力看齐的榜样们，从他们身上我学习到了很多。尤其是赵鑫老师，3年以来他不嫌弃我身上的各种戾气和缺点，坚持在多方面对我进行了耐心的引导和细致入微的培养，让我从一位科研小白，逐渐成长为能独立科研的博士生。

Q3、谈谈你的未来研究规划

A: 未来我想继续研究如何解决在序列数据表示学习领域存在的的两大挑战：1.如何基于大量的无监督数据，学习可迁移、可伸缩且鲁棒的序列表示；2.如何建模序列数据内部潜在的高级知识和逻辑。未来，我想继续从事科研类工作，我很希望加入微软亚洲研究院或者去高校当老师，我很希望能不断见证我的科研工作应用到各类真实场景中，以更好的改善人类生活。

Q4、拿到奖学金后的你的计划

A: 这笔奖学金我想用作我未来出国参加国际会议和学术活动的经费，实现我和各位国外的科研人员交流新思想的机会。此外，我还期望能够在MSRA继续实习，在这边各位顶级研究员的指导下，努力攻克上文中提及的在序列化数据表示学习中的两大难点，并将我的科研成果更好的落地于微软的线上产品中。

Q5、面试过程中令你印象深刻的事

A: 我记得在面试过程中，当我说到我未来的目标是期望让学习到的表示具备解答数学题的能力，以帮助许多不发达地区的学生完成教育时。我本以为大家会觉得这件事情根本不可能，有一位研究员却对我的这个想法非常赞许，并祝我好运。这个瞬间是对我这个很难达成的目标的认可，也激励我倾注更多的努力去实现它。不管这个目标能否实现，我都希望能成为这条路上的一员，努力利用科技让人们生活更美好。