如何看待陈天奇加入CMU?
陈天奇（Tianqi Chen）加入卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University，CMU）是学术界和人工智能领域的一件大事，值得我们从多个角度进行详细解读。
首先，我们来回顾一下陈天奇的背景和成就，这有助于理解他加入CMU的意义：
早期经历与学术渊源： 陈天奇在清华大学获得计算机科学学士学位，并在华盛顿大学攻读博士学位，师从著名机器学习专家Carlos Guestrin。他的学术之路本身就充满了亮点，展现了他扎实的理论基础和卓越的研究能力。
MXNet的联合创始人与核心贡献者： 陈天奇是深度学习框架MXNet的联合创始人之一，并且是其核心开发者。MXNet是一个高性能、灵活且可扩展的深度学习框架，被亚马逊（AWS）广泛采用，并一度成为业界的重要选择。他在MXNet中的贡献，尤其是在其高效性和易用性方面，对深度学习的普及和应用起到了重要的推动作用。
XGBoost的创造者： 陈天奇最广为人知的成就是创造了XGBoost。XGBoost是一个开源的梯度提升决策树算法库，以其卓越的性能、速度和鲁棒性，在各种机器学习竞赛（如Kaggle）中取得了压倒性的成功，并成为数据科学家和机器学习工程师的首选工具之一。XGBoost的广泛应用，极大地提升了决策树模型在实际问题中的表现力。
Apache TVM的联合创始人： 陈天奇也是另一个重要项目Apache TVM的联合创始人之一。TVM是一个开源的深度学习编译器栈，旨在优化深度学习模型在各种硬件平台上的部署，包括嵌入式设备、移动端、服务器以及专门的AI芯片。TVM解决了深度学习模型在不同硬件上部署效率低下、性能不一致的问题，对于将AI技术落地到更广泛的场景至关重要。
学术界与工业界的桥梁： 陈天奇的研究和项目不仅仅停留在理论层面，他的工作具有极强的实践意义，并成功地在工业界得到了广泛应用。他在这两个领域之间架起了重要的桥梁。
那么，陈天奇加入CMU的意义究竟体现在哪些方面？我们可以从以下几个维度进行分析：
1. 对CMU人工智能学科的巨大提升与巩固：
人才引进的顶尖级别： CMU一直以来都是全球计算机科学和人工智能领域的顶尖学府之一，拥有悠久的传统和卓越的声誉。引进陈天奇这样的青年才俊，无疑进一步巩固了CMU在AI领域的领先地位。他的加入意味着CMU在机器学习、深度学习算法、系统优化等前沿领域的研究实力得到了显著增强。
研究方向的拓展与深化： 陈天奇在深度学习框架、模型优化、可解释性AI（尽管他早期更侧重效率，但其项目也为可解释性研究提供了基础）等方面的深厚积累，将为CMU相关研究方向注入新的活力，并可能催生新的交叉学科研究。
师资力量的强化： 作为教授，他将直接参与教学和指导研究生，培养下一代的AI人才。他的实践经验和前沿研究成果将极大地丰富CMU的教学内容和研究方向，使学生能够接触到最前沿的知识和技术。
2. 对AI研究生态的深远影响：
开源社区的推动力： 陈天奇是开源社区的明星人物。他的加入可能会为CMU与现有开源项目（如MXNet和TVM）以及未来新的开源项目的合作带来更多机会。CMU强大的研究能力与他的开源热情相结合，有望进一步推动AI技术的可持续发展。
产学研结合的典范： 陈天奇的研究成果在工业界有着广泛应用，这为CMU的学生提供了一个绝佳的将理论知识转化为实际应用的平台。他可以更好地引导学生参与到实际的工业界项目中，促进产学研的深度融合。
吸引更多优秀人才： 像陈天奇这样具有国际影响力的研究者加入CMU，会进一步提升CMU的吸引力，吸引更多顶尖的博士后、研究员和学生选择CMU进行学习和研究。
3. 对AI技术发展趋势的预示：
深度学习系统的优化与部署： 陈天奇在MXNet和TVM上的工作，充分体现了对深度学习模型的高效训练和泛化部署的关注。这预示着未来AI研究将更加注重AI系统的工程化、效率和普适性，而不仅仅是模型本身的性能。
从模型到系统的转变： 过去AI研究的重点更多在于模型创新，但随着模型复杂度的增加和应用场景的多元化，系统层面的优化变得越来越重要。陈天奇的加入，可能标志着CMU将在这一领域投入更多资源，推动AI从“模型驱动”向“系统驱动”的转变。
AI的可访问性与普惠性： 通过TVM等项目，陈天奇致力于降低AI模型部署的门槛，让更多开发者和企业能够轻松地将AI技术应用于各类设备和场景。这有助于推动AI技术的普及和普惠化。
4. CMU AI战略的体现：
聚焦前沿与影响力： CMU一直以来都以其在计算机科学领域的创新和影响力著称。引进陈天奇这样的研究者，正是其战略的一部分，即吸引能够引领未来AI发展方向的关键人才。
构建强大的研究团队： CMU拥有包括Alex Smola、Deva Ramanan、Christoph Bretthauer等在内的众多AI领域的杰出学者。陈天奇的加入将进一步壮大这个团队，形成更强的合力。
与工业界的深度合作： CMU一直与工业界保持着紧密的联系，通过引入陈天奇这样在工业界有广泛影响力的研究者，可以进一步加强这种合作，并将研究成果快速转化为实际应用。
可能的挑战与机遇：
机遇：
推动CMU在深度学习系统、AI编译器、高效AI等前沿领域的突破。
吸引更多优秀学生和博士后加入CMU的研究团队。
加强CMU与工业界的联系，促进技术转化和应用。
进一步提升CMU在AI领域的全球声誉和影响力。
挑战：
如何平衡教学、科研和对开源项目的贡献。
如何将他在工业界和开源社区的经验有效地融入CMU的学术体系。
如何与其他顶尖教授形成良好的化学反应，协同创新。
总结：
陈天奇加入CMU是强强联合的体现。他不仅是一位在学术界享有盛誉的研究者，也是一位在工业界有着巨大影响力的技术实践者和开源社区的杰出贡献者。他的加入对CMU的AI学科发展、AI研究生态以及AI技术本身的进步都将产生深远的影响。这标志着CMU在人工智能领域的投入和野心，也预示着未来AI研究将更加注重系统的优化、效率的提升和技术的普惠化。对于整个AI领域来说，这都是一个令人振奋的消息。
首先，我们来回顾一下陈天奇的背景和成就，这有助于理解他加入CMU的意义：
早期经历与学术渊源： 陈天奇在清华大学获得计算机科学学士学位，并在华盛顿大学攻读博士学位，师从著名机器学习专家Carlos Guestrin。他的学术之路本身就充满了亮点，展现了他扎实的理论基础和卓越的研究能力。
MXNet的联合创始人与核心贡献者： 陈天奇是深度学习框架MXNet的联合创始人之一，并且是其核心开发者。MXNet是一个高性能、灵活且可扩展的深度学习框架，被亚马逊（AWS）广泛采用，并一度成为业界的重要选择。他在MXNet中的贡献，尤其是在其高效性和易用性方面，对深度学习的普及和应用起到了重要的推动作用。
XGBoost的创造者： 陈天奇最广为人知的成就是创造了XGBoost。XGBoost是一个开源的梯度提升决策树算法库，以其卓越的性能、速度和鲁棒性，在各种机器学习竞赛（如Kaggle）中取得了压倒性的成功，并成为数据科学家和机器学习工程师的首选工具之一。XGBoost的广泛应用，极大地提升了决策树模型在实际问题中的表现力。
Apache TVM的联合创始人： 陈天奇也是另一个重要项目Apache TVM的联合创始人之一。TVM是一个开源的深度学习编译器栈，旨在优化深度学习模型在各种硬件平台上的部署，包括嵌入式设备、移动端、服务器以及专门的AI芯片。TVM解决了深度学习模型在不同硬件上部署效率低下、性能不一致的问题，对于将AI技术落地到更广泛的场景至关重要。
学术界与工业界的桥梁： 陈天奇的研究和项目不仅仅停留在理论层面，他的工作具有极强的实践意义，并成功地在工业界得到了广泛应用。他在这两个领域之间架起了重要的桥梁。
那么，陈天奇加入CMU的意义究竟体现在哪些方面？我们可以从以下几个维度进行分析：
1. 对CMU人工智能学科的巨大提升与巩固：
人才引进的顶尖级别： CMU一直以来都是全球计算机科学和人工智能领域的顶尖学府之一，拥有悠久的传统和卓越的声誉。引进陈天奇这样的青年才俊，无疑进一步巩固了CMU在AI领域的领先地位。他的加入意味着CMU在机器学习、深度学习算法、系统优化等前沿领域的研究实力得到了显著增强。
研究方向的拓展与深化： 陈天奇在深度学习框架、模型优化、可解释性AI（尽管他早期更侧重效率，但其项目也为可解释性研究提供了基础）等方面的深厚积累，将为CMU相关研究方向注入新的活力，并可能催生新的交叉学科研究。
师资力量的强化： 作为教授，他将直接参与教学和指导研究生，培养下一代的AI人才。他的实践经验和前沿研究成果将极大地丰富CMU的教学内容和研究方向，使学生能够接触到最前沿的知识和技术。
2. 对AI研究生态的深远影响：
开源社区的推动力： 陈天奇是开源社区的明星人物。他的加入可能会为CMU与现有开源项目（如MXNet和TVM）以及未来新的开源项目的合作带来更多机会。CMU强大的研究能力与他的开源热情相结合，有望进一步推动AI技术的可持续发展。
产学研结合的典范： 陈天奇的研究成果在工业界有着广泛应用，这为CMU的学生提供了一个绝佳的将理论知识转化为实际应用的平台。他可以更好地引导学生参与到实际的工业界项目中，促进产学研的深度融合。
吸引更多优秀人才： 像陈天奇这样具有国际影响力的研究者加入CMU，会进一步提升CMU的吸引力，吸引更多顶尖的博士后、研究员和学生选择CMU进行学习和研究。
3. 对AI技术发展趋势的预示：
深度学习系统的优化与部署： 陈天奇在MXNet和TVM上的工作，充分体现了对深度学习模型的高效训练和泛化部署的关注。这预示着未来AI研究将更加注重AI系统的工程化、效率和普适性，而不仅仅是模型本身的性能。
从模型到系统的转变： 过去AI研究的重点更多在于模型创新，但随着模型复杂度的增加和应用场景的多元化，系统层面的优化变得越来越重要。陈天奇的加入，可能标志着CMU将在这一领域投入更多资源，推动AI从“模型驱动”向“系统驱动”的转变。
AI的可访问性与普惠性： 通过TVM等项目，陈天奇致力于降低AI模型部署的门槛，让更多开发者和企业能够轻松地将AI技术应用于各类设备和场景。这有助于推动AI技术的普及和普惠化。
4. CMU AI战略的体现：
聚焦前沿与影响力： CMU一直以来都以其在计算机科学领域的创新和影响力著称。引进陈天奇这样的研究者，正是其战略的一部分，即吸引能够引领未来AI发展方向的关键人才。
构建强大的研究团队： CMU拥有包括Alex Smola、Deva Ramanan、Christoph Bretthauer等在内的众多AI领域的杰出学者。陈天奇的加入将进一步壮大这个团队，形成更强的合力。
与工业界的深度合作： CMU一直与工业界保持着紧密的联系，通过引入陈天奇这样在工业界有广泛影响力的研究者，可以进一步加强这种合作，并将研究成果快速转化为实际应用。
可能的挑战与机遇：
机遇：
推动CMU在深度学习系统、AI编译器、高效AI等前沿领域的突破。
吸引更多优秀学生和博士后加入CMU的研究团队。
加强CMU与工业界的联系，促进技术转化和应用。
进一步提升CMU在AI领域的全球声誉和影响力。
挑战：
如何平衡教学、科研和对开源项目的贡献。
如何将他在工业界和开源社区的经验有效地融入CMU的学术体系。
如何与其他顶尖教授形成良好的化学反应，协同创新。
总结：
陈天奇加入CMU是强强联合的体现。他不仅是一位在学术界享有盛誉的研究者，也是一位在工业界有着巨大影响力的技术实践者和开源社区的杰出贡献者。他的加入对CMU的AI学科发展、AI研究生态以及AI技术本身的进步都将产生深远的影响。这标志着CMU在人工智能领域的投入和野心，也预示着未来AI研究将更加注重系统的优化、效率的提升和技术的普惠化。对于整个AI领域来说，这都是一个令人振奋的消息。
网友意见
两点感慨：
- CMU很早就开始做system和machine learning结合的研究（2011年左右吧），经过前期很多探索和弯路（错过了好几个super star），终于招到了最合适的年轻老师。天奇之前还在纠结要不要去CMU，终于决定了。这是CMU的一大幸事。
- 比较间接的了解了天奇的找faculty之路，感慨是有好的工作是前提，但对方学校欣赏也很重要。至少你去面试的host需要很欣赏你的工作。例如我很喜欢TVM的工作，我们组也有好几个成员投入在TVM上，所以经常出门推销。过程中发现我之前CMU的系统方向老板也很喜欢（天奇的CMU面试host），我以前在CMU的办公室友很喜欢（天奇纠结的另一个offer的host），我们组TVM tech leader的老板也很喜欢（另一个发offer的top 学校的大佬）。此外，比较遗憾是另外几个非常强的学校没有跟进。我个人是很希望天奇能去standford或者berkeley，这样未来合作更方便（CMU实在是太偏了，湾区去匹兹堡的直达似乎都没了）。没拿到也不意外，之前跟他们几个大佬老师聊的时候，似乎对这一块不感兴趣。
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