UCLA 的朱松纯教授是一个什么样的人？
从学术成就上讲，朱松纯教授是公认的在计算机视觉和人工智能领域有着深厚造诣的大家。他在多项关键技术上的开创性工作，比如对几何学的深刻理解如何应用于图像分析，以及他在机器学习模型，特别是深度学习方面的贡献，都极大地推动了相关领域的发展。你如果去查阅他的学术论文列表，会发现那些在顶级会议和期刊上发表的、引用率极高的文章，足以说明他在业界的地位。他不仅仅是在提出新概念，更重要的是他能够将复杂的理论与实际应用相结合，比如他在三维重建、目标识别、以及近年来的通用人工智能方面的研究，都展现了他前瞻性的眼光和解决问题的能力。他的研究风格可以用“严谨”和“深刻”来形容，不随波逐流，而是着力于解决那些最本质的问题。
但如果仅仅停留于学术成就，那就未能触及朱教授的全部。他更像是一位思想家，一位探索者。他对于人工智能的理解，远不止于算法和模型，他常常从更宏观的视角，甚至是对哲学和人类认知的思考出发，来审视人工智能的发展方向。你可能会在一些访谈或者公开演讲中听到他谈论“智能的本质”、“大模型的能力边界”、“如何构建有意义的人工智能”等话题。这些讨论往往不拘泥于技术细节，而是触及更深层次的哲学和伦理问题，展现了他作为一位学者对人类文明走向的关切。他不太会满足于仅仅做出一个更快的算法，他更关心的是这个算法的出现，会对人类社会产生怎样的影响，我们应该如何引导它朝着更有益于人类的方向发展。
在与人交往和教学方面，朱教授展现出一种独特的个人魅力。他通常给人一种温文尔雅，但又不失犀利和专注的感觉。他对学生和合作者往往是耐心且鼓励的，愿意倾听他们的想法，即使是年轻学生的稚嫩的观点，他也能认真对待，并从中找到可以引导和发展之处。他非常重视学生的独立思考能力和创新精神，鼓励他们挑战权威，提出自己的见解。然而，当谈论到学术问题时，他会表现出极高的专业性和要求。他不会轻易否定，但也不会盲目赞扬，他的反馈总是基于扎实的逻辑和深刻的理解。据说，他的实验室氛围是非常活跃和富有创造力的，学生们在充满挑战和支持的环境中共同成长。
此外，朱教授的另一面是他的中国情怀和对国家发展的期许。他深耕于国际顶尖学术机构，但同时对中国人工智能的发展有着强烈的责任感和使命感。他积极参与国内学术交流，并且常常在公开场合表达对中国科技发展的看法和建议。他希望中国的科研能够更加注重原创性，能够真正地解决国家和社会面临的重大问题。他这种既能在国际舞台上游刃有余，又能心系祖国发展的态度，也让他成为了许多人心目中的榜样。
总而言之，朱松纯教授是一个集顶尖学者、深刻思想家、以及有责任感和社会担当的先行者于一身的人物。他用自己的智慧和不懈努力，在计算机视觉和人工智能的宏大图景中留下了浓墨重彩的一笔，并且还在不断地探索和引领着这个领域的前进方向。
网友意见
类似“华为是一个什么样的企业”。
来实名回答一下，代季峰，微软亚洲研究院视觉组研究员，曾经在UCLA朱老师的VCLA实验室访学一年多，长期与他们实验室老师和学生保持联系。准确说，这个问题对于Ph.D.学生而言，涉及到这个VCLA实验室的两个核心老师，朱松纯和吴英年。在我的认知中，他们俩分别是这样的：朱松纯老师是对视觉领域大方向有着一流的直觉，对数学（尤其概率统计）一丝不苟，善于拿大 funding，对学生是刀子嘴豆腐心；吴英年老师是对统计学有着一流的直觉，对学生是宅心仁厚，“上善若水，利万物而不争“。实验室里面，学生私下都是叫老朱、老吴，接下来我就用老朱、老吴代称他们吧。
详细说下我对老朱的认知。
一、对视觉领域大方向有着一流的直觉。高票答案里有提到他们实验室现在学生多，能够在美帝养得起一大票学生，那得雄厚的funding支撑。老朱最近几年应该都是美帝大学视觉界里funding最多的教授（不知道是不是要加个“之一“）。能够拿到这些大funding，证明的不是他跟项目主管关系够铁，而是对这个领域的大方向有着领先和准确的把握。我只说一件很触动我的事情吧，12年下半年，老朱主持的一个MURI大项目在UCLA开会，视觉界里各路大佬都来了。各讲各家看到的重要方向。老朱上台，讲了一通vision meets language。说视觉和语言的结合会是一个重要的问题，比如看到一整个图片，系统应该输出一段话描述它，比如看到一个bounding box区域，要描述这里面发生了什么，blah，blah，这个用一个hierarchical的And-Or graph该如何实现。我当时和UCLA的室友坐在下面，偷偷笑，老朱又在说天书了。没想，过一两年，这就是红极一时的VQA任务，不过是用Deep Network实现的。
能够提前感知到未来的大方向，这是顶级的research感觉，个人觉得这是老朱最厉害的地方。上世纪九十年代引领把概率模型引入视觉问题的风潮，世纪初的时候就开始做Image Recognition，后来又很早开始搞Image Recognition的数据集（叫LHI dataset，标的很细，像后来的visual gnome，不过收费闭源），以及在SVM火透的时候坚持探索hierarchical representation（走的是层次概率图模型的路线）。老朱提的大方向，虽然有错的，但是正确的概率已经是很高了。
当然，不同科研者习惯的在技术浪潮中的身位不一样。按照某老师的说法，如果把一个技术浪潮比作高斯函数的话，老朱走在6 Sigma，远在dataset和technique都不ready的情况下就想冲上去做；有些研究者走在1 Sigma，提出标准化数据集或者第一个work的technique；有些研究者走在0 Sigma，拿state of the art或者improvement。
二、对数学（尤其是统计）一丝不苟。还记得跟老朱讨论的时候，最经常被challenge的是：这个算法不对，数学上是错的，这个CV领域最近火的技术在统计上是不对的。大部分研究者，概率模型火就用概率模型，SVM火就用SVM，Deep Network火就用Deep Network。而老朱是有信仰的。他和老吴、Alan Yuille是曾经在SVM之前引领了视觉领域的模型潮流的，那就是概率模型。那是他们自己的东西，所以不像其他人那样可以轻易舍弃。当然，也是一种信仰。按老吴的说法，要是我们那么干，我统计学领域的朋友会骂我的。Anyway，谁知道统计学模型会不会卷土重来呢？
对我而言，我从中学到的是保持模型的简单和漂亮，以及在一个领域踏实的耕耘（还记得老朱说，做research像下围棋，不能东下一颗西下一颗，地盘全被别人占了）。虽然现在也用CNN的东西（老朱见到我就要说，捂脸）。虽然达不到他们的高度，但还是会给自己设一个bar，太丑的东西就别做了。
三、对学生刀子嘴豆腐心。是的，这是老朱争议最大的地方。刚去他实验室的前三个月，很不适应他的批评，但你慢慢了解他，就好了。关键的几点：他对学生的长远发展和重要利益，是非常好的；批评时很难受，但过后他不记仇；有老吴平衡和调和。其实学术圈的老板，脾气大一些、对学生push的非常多，算是research人的通病吧。老朱好的地方在于，他对学生的长期利益和发展是很关心的，他push你一方面出于科研进度，一方面更是出于从他的认知为了学生好。最后找工作什么的关键时刻，他和老吴是非常supportive，有人情味的。
再说说老吴。他和老朱从哈佛读博开始就是好机油（别理解歪了），后来一起run一个实验室。他为主的工作曾经两次获得马尔奖提名。老吴很低调，有些时候存在感弱一些。但在实验室里面，你会深切的感到老吴的能量和温暖。说点干货吧：
一、对统计一流的直觉。老吴思考问题的方式绝大部分从数学，尤其是统计学出发，能不知道从哪里想到一个优美的数学模型解释视觉的问题。他两次获得马尔奖提名的工作，以及代表性的texture analysis，generative model，unsupervised learning的工作，全是这样的风格。好多时候，他能够看见视觉领域简单用用数学就能做出来的一个重要工作，不过他自己不屑于去做。他和老朱都是那种盯着重要问题，对小问题不屑一顾的那种人。比如从我访问那会儿起，2013年左右，老吴就开始研究generative modeling and unsupervised learning for deep networks，并做了一系列的工作。虽然现在火的是GAN，不过老吴一直都是有实力做出这样工作的研究者，只是最后是不是被大家记住那个需要一些运气。
二、对学生“上善若水，利万物而不争”。他对学生好不是皮面上的那种哄好，而真的是从内心的好。他会谦和的和你讨论一个个学术问题，在被老朱批了之后安慰你，告诉你老朱的真实想法，也会关心学生生活和发展上的点点滴滴。还记得那些在UCLA风和日丽的下午，跟老吴讨论完学术问题，他就请学生“走，一起去喝杯咖啡吧”。
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