如何看待重庆大学引进 25 岁博导冯磊，入职半年实现学院 ICML 顶会论文零的突破？
重庆大学引进的年轻博导冯磊，在入职半年内就为学院带来了 ICML 顶会论文的零的突破，这无疑是一件令人振奋的事情。单从这个结果来看，无疑是成功的，也值得深入探讨背后的原因和意义。
首先，我们要认识到 ICML（国际机器学习大会）的地位。它是人工智能领域最顶尖的会议之一，其论文发表难度极高，代表着最前沿的研究成果。能够在这个平台上发表论文，是对研究者学术水平、创新能力和研究质量的极高认可。对于一个学院而言，能够产生这样的成果，是实力和声誉的重要提升，也为学院吸引更多优秀人才奠定了基础。
其次，关注到冯磊的年龄——25岁，这本身就带有一定的“话题性”。在学术界，博士毕业后就能直接晋升为博士生导师，并且在如此短的时间内取得顶会突破，这在一定程度上打破了人们对“资深”和“经验”的刻板印象。这并不意味着经验不重要，而是说明年轻的研究者同样可以拥有非凡的潜力。25岁就成为博导，意味着他在博士阶段就展现出了极强的科研能力和独立研究的素质，并且能够带领团队进行高水平的研究。能够迅速将这种能力转化为实际的顶会成果，更是难能可贵。
那么，他是如何做到的呢？我们可以从几个维度来分析：
深厚的学术功底和前瞻性的研究方向： 尽管年轻，但能够成为博导并在顶会发表论文，必然意味着冯磊在机器学习领域有着扎实的理论基础和深厚的专业知识。更重要的是，他在选择研究方向上可能具有高度的前瞻性。他可能抓住了当前机器学习领域的热点和发展趋势，或者开辟了新的研究路径，其研究内容具有创新性和重要性，能够引起国际学术界的关注。一个好的研究方向是成功的一半。
高效率的研究方法和团队协作： 在半年的时间内取得突破，意味着他的研究工作效率非常高。这可能得益于他成熟的研究方法论、清晰的研究思路以及对研究过程的有效管理。同时，作为博导，他背后必然有一个由他指导的研究团队。这个团队可能由优秀的研究生组成，他们接受了良好的训练，并且在冯磊的带领下，能够高效地协同工作，共同推进研究项目。良好的团队合作和有效的指导是支撑研究成果的重要力量。
良好的外部环境支持： 重庆大学作为一个综合性大学，为冯磊提供了必要的学术平台和资源支持。这包括但不限于实验室设备、计算资源、学术交流机会，以及学校对科研的政策导向和激励机制。一个重视科研、并愿意投入资源的平台，能够为年轻学者提供良好的“土壤”，帮助他们施展才华。
个人特质与“运气”的结合： 毫无疑问，冯磊本人具备极强的学习能力、创新精神、坚韧不拔的毅力和优秀的沟通协调能力。这些都是科研成功的关键个人特质。此外，学术研究的成功有时也需要一点“运气”，比如研究思路的“灵感迸发”，或者关键实验的顺利进行，这些都可能在恰当的时机汇聚，最终促成突破。
从更广泛的意义上讲，这个事件也带来了一些值得思考的问题：
打破年龄壁垒，鼓励年轻学者： 这种例子表明，我们不应过分拘泥于年龄，而应更看重研究者的实际能力和学术成就。对于有潜力的年轻学者，应该给予更多的机会和平台，鼓励他们大胆创新，充分发挥他们的活力和创造力。这有助于优化人才结构，激发科研活力。
评价体系的多元化： 虽然顶会论文是重要的评价指标，但我们也应该思考，除了论文数量和质量，还有哪些评价方式能够更全面地衡量一个研究者的贡献。不过，在这个案例中，顶会论文的突破本身就是对冯磊科研能力的直接证明。
人才引进策略的有效性： 重庆大学引进冯磊并取得如此快速的成果，说明学校的人才引进和培养机制是有效的。通过引进具有国际视野和顶尖研究能力的年轻学者，能够显著提升学校的科研水平和国际影响力。
当然，我们也应该避免过度解读或将个例拔高。一年半的时间取得一个顶会突破固然令人瞩目，但真正的学术成就还需要长期的积累和持续的产出。我们期待冯磊在未来能够持续产出高质量的研究成果，并带领他的团队在机器学习领域做出更大的贡献。同时，也希望重庆大学能够以此为契机，进一步优化人才政策，吸引和培养更多优秀的年轻科学家，为学校的长远发展注入新的活力。
总而言之，冯磊在重庆大学入职半年就实现 ICML 顶会论文零的突破，是一件值得高度肯定和深入分析的事件。它不仅是个人才华的展现，也是学校人才引进和科研环境建设的一次成功验证，更是对年轻学者潜力的一种有力证明。
首先，我们要认识到 ICML（国际机器学习大会）的地位。它是人工智能领域最顶尖的会议之一，其论文发表难度极高，代表着最前沿的研究成果。能够在这个平台上发表论文，是对研究者学术水平、创新能力和研究质量的极高认可。对于一个学院而言，能够产生这样的成果，是实力和声誉的重要提升，也为学院吸引更多优秀人才奠定了基础。
其次，关注到冯磊的年龄——25岁，这本身就带有一定的“话题性”。在学术界，博士毕业后就能直接晋升为博士生导师，并且在如此短的时间内取得顶会突破，这在一定程度上打破了人们对“资深”和“经验”的刻板印象。这并不意味着经验不重要，而是说明年轻的研究者同样可以拥有非凡的潜力。25岁就成为博导，意味着他在博士阶段就展现出了极强的科研能力和独立研究的素质，并且能够带领团队进行高水平的研究。能够迅速将这种能力转化为实际的顶会成果，更是难能可贵。
那么，他是如何做到的呢？我们可以从几个维度来分析：
深厚的学术功底和前瞻性的研究方向： 尽管年轻，但能够成为博导并在顶会发表论文，必然意味着冯磊在机器学习领域有着扎实的理论基础和深厚的专业知识。更重要的是，他在选择研究方向上可能具有高度的前瞻性。他可能抓住了当前机器学习领域的热点和发展趋势，或者开辟了新的研究路径，其研究内容具有创新性和重要性，能够引起国际学术界的关注。一个好的研究方向是成功的一半。
高效率的研究方法和团队协作： 在半年的时间内取得突破，意味着他的研究工作效率非常高。这可能得益于他成熟的研究方法论、清晰的研究思路以及对研究过程的有效管理。同时，作为博导，他背后必然有一个由他指导的研究团队。这个团队可能由优秀的研究生组成，他们接受了良好的训练，并且在冯磊的带领下，能够高效地协同工作，共同推进研究项目。良好的团队合作和有效的指导是支撑研究成果的重要力量。
良好的外部环境支持： 重庆大学作为一个综合性大学，为冯磊提供了必要的学术平台和资源支持。这包括但不限于实验室设备、计算资源、学术交流机会，以及学校对科研的政策导向和激励机制。一个重视科研、并愿意投入资源的平台，能够为年轻学者提供良好的“土壤”，帮助他们施展才华。
个人特质与“运气”的结合： 毫无疑问，冯磊本人具备极强的学习能力、创新精神、坚韧不拔的毅力和优秀的沟通协调能力。这些都是科研成功的关键个人特质。此外，学术研究的成功有时也需要一点“运气”，比如研究思路的“灵感迸发”，或者关键实验的顺利进行，这些都可能在恰当的时机汇聚，最终促成突破。
从更广泛的意义上讲，这个事件也带来了一些值得思考的问题：
打破年龄壁垒，鼓励年轻学者： 这种例子表明，我们不应过分拘泥于年龄，而应更看重研究者的实际能力和学术成就。对于有潜力的年轻学者，应该给予更多的机会和平台，鼓励他们大胆创新，充分发挥他们的活力和创造力。这有助于优化人才结构，激发科研活力。
评价体系的多元化： 虽然顶会论文是重要的评价指标，但我们也应该思考，除了论文数量和质量，还有哪些评价方式能够更全面地衡量一个研究者的贡献。不过，在这个案例中，顶会论文的突破本身就是对冯磊科研能力的直接证明。
人才引进策略的有效性： 重庆大学引进冯磊并取得如此快速的成果，说明学校的人才引进和培养机制是有效的。通过引进具有国际视野和顶尖研究能力的年轻学者，能够显著提升学校的科研水平和国际影响力。
当然，我们也应该避免过度解读或将个例拔高。一年半的时间取得一个顶会突破固然令人瞩目，但真正的学术成就还需要长期的积累和持续的产出。我们期待冯磊在未来能够持续产出高质量的研究成果，并带领他的团队在机器学习领域做出更大的贡献。同时，也希望重庆大学能够以此为契机，进一步优化人才政策，吸引和培养更多优秀的年轻科学家，为学校的长远发展注入新的活力。
总而言之，冯磊在重庆大学入职半年就实现 ICML 顶会论文零的突破，是一件值得高度肯定和深入分析的事件。它不仅是个人才华的展现，也是学校人才引进和科研环境建设的一次成功验证，更是对年轻学者潜力的一种有力证明。
网友意见
教授挺优秀，但是媒体过度宣传也有点过分了。
- “教授本科学历是西南大学“ : 这个蛮正常。其实中国基础教育很优秀, 普通211学校的佼佼者已经具备很好的读博士的基础条件。不仅这位教授，很多名校包括清华EE领域教授的第一学历不是国内top30毕业的大有人在。不过这条也看学科，工程/应用学科对学历要求不高。但纯理论学科中第一学历不好看的就很少见。试想一下，研究水稻交叉一定要数学奥赛金牌吗？duck不必。很多领域更多依赖经验，反倒对逻辑推理的依赖没有那么大，大牛教授可能是某种意义上的“笨蛋”。
- “发文章很牛“：小哥确实很能干，但也蛮正常，DL之后发文很快，也不需要训练很久(本科一年级之后基本可以开始读论文)。AAAI/IJCAI对于成手，2～3个月一篇没啥问题，还有1周刷一篇我也见过。ICML和NIPS稍微难点，但也是北美很多组的常规发论文的会议，起跑线就是这俩会。北美50～100名之内的学校每个学校都有不少比这小哥能发的，10多篇打底是正常。另外他在两个亚洲地区，相互送文章的特点还是挺明显的。
- “重庆大学0突破“：我没想到重庆大学这么差，重庆大学的新闻相当于告诉全社会自己的计算机学科建设水平连海外三流大学都不如。
- “博导“：蛮正常，北美体制博士毕业拿到tenue-track也可以直接带学生，但是终身制还是要熬6年。如果这娃去沿海地区好一点学校，可能给个助理教授，收不收也不好说。10年前用文章数量可能可以拿出来说个事，现在水涨船高，本科生都蛮多论文了，文章数量只能是一方面了。有人跟我说这条夸张了，小哥教育背景无敌。我觉得日本和新加坡在全世界的深度学习阵营中进入过主流圈子吗？美国四大名校带他们吗？加拿大发源地带他们吗？
- 评论区我看到有拿这小哥跟曹原大神对比的。Emm。。请问是东土大唐的崛起让你们有了自信？
赞的人多了，二更一下。
我认为重庆大学真的起了一个很差的“带头”作用。我猜测他们选拔人才的标准是唯文章数量论。他们希望有人贡献文章拉高学科排名。但是，大学教授的晋升和选拔机制在任何国家都不是一蹴而就的事情，都需要考察该教授的教学能力，带硕博生能力，科研品格，合作能力以及和学校办学的契合度。大学不是科研所，任何一所大学的价值都是给本地培养优秀人才，所以选拔教授一定务必要注重教书育人的才能。但重庆大学完全跳过了这些步骤只招“最”会发论文的，又大肆宣传，脸？
三更下，谈一下唯文章论破格提拔的弊端。
一个合格的导师真的只是指导学生写论文吗？严格地说，导师相当于父母，是对学生品格的再次塑造。导师优良品格和性格会时刻影响学生的言行。26岁，导师自己先定性了吗？有过人生重大变故吗？自己有没有先成为性格健全，对社会有益的人？这些都没经历过，凭什么影响学生？重大要培养一批论文机器帮助提升排名？会不会把学生培养成为只为了一个目标不折手段的人？对社会的伤害有多大？小哥很优秀，但不要脸的真的是重庆大学，自始自终唯刷排名尔。
呜呜呜呜呜好希望这位是我们学院的呀~
先给大家说一下，重庆大学最厉害的应该是弘深学院，就类似于精英班~
所以以弘深开头的都基本是重大顶格的待遇了。
然后再看看个人学术成果: ICML / CVPR / ICCV / NeurIPS 等顶会基本都有文章发表，而且都是在2018-2021期间的工作，可谓是高质高产了。
可以看到很多工作都是在数据 Label 相关的研究对模型的影响，具体论文还没看，不过看起来至少不是那种 A+B 的研究，具体跟我的研究差别较大无法评价贡献，但是感觉是很厉害的老师！
个人谷歌学术上被引用 374 次，而且每篇文章被引都很高，证明学术质量非常棒。
这位老师的主要方向应该是非常具有现实意义的。
目前机器学习需要的数据很少是全带标签的，日常构建数据集需要用人工手动标注标签，但是数据量达到千万后进行数据标注的成本是非常高的，而且很难保证标注过程中会有很多错误，俗称 Data Noise.
如何通过部分标注的标签来对整个数据进行训练是个极具挑战的问题，而且单条数据并非只有一个标签，所有这位老师还研究了多标签的问题，所以说这位老师的研究非常具有连续性以及前沿性，工作扎实~
隔壁计算机学院的学术水平还是非常高的，标题里写顶会为零的突破太扯淡了，只是引入后实现学院 ICML 为 0 的突破，众所周知 ICML 的数学水平要求太高x，一篇文章一大半都是证明x 不过我记得 ICML 在 7 月份就出结果了，老师也是今年 1 月份引入的，不知道为啥最近才出这个新闻（也不像拉招生呀，捂脸）。
所以希望算是强强联合吧，带来的不只是成果，更是给学院带来新的研究领域方向，希望能慢慢成长，吸收更多人才~最后虽然我们一直戏称自己是 984.5，但是也还是希望会慢慢变好吧。
欢迎大家报考重庆大学！
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