除了學(xué)習(xí)，本科時期的朱晨光在科研上也取得了非常不錯的成績。

姚班的培養(yǎng)模式是鼓勵學(xué)生走出教室，去世界頂級的高?；蜓芯繖C構(gòu)進行學(xué)術(shù)交流、做科研。2009年，正在上大三的朱晨光去了微軟亞洲研究院的機器學(xué)習(xí)組實習(xí)。他在姚班所學(xué)到的機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘課程知識，剛好派上用場。

為期一年的實習(xí)中，朱晨光主要從事搜索引擎相關(guān)的工作。在微軟，他一共發(fā)表了8篇學(xué)術(shù)論文，其中，他參與基于隨機梯度下降的SVM與Logistic回歸的工作（“Inverse Time Dependency in Convex Regularized Learning”）發(fā)表在ICDM 2009，并獲得當年的最佳學(xué)生論文獎亞軍。

與此同時，朱晨光也沒有停止參加競賽。他形容，競賽就像練武術(shù)，“從小開始練的功夫，長大以后如果不偶爾打一下拳，就感覺全身放松不下來?！鄙狭舜髮W(xué)后，競賽雖然不再是他生活中的主旋律，但已經(jīng)成為他生命中不可分割的部分。

在清華讀書時，他的賽場從NOI轉(zhuǎn)到了ACM/ICPC，與朱澤園等人組隊，曾在亞洲賽區(qū)獲得4枚金牌。讀博后，他代表斯坦福大學(xué)參加ACM/ICPC，曾獲得2011年ACM/ICPC太平洋西北賽區(qū)冠軍、2012年ACM/ICPC全球第13名。

除了ACM/ICPC，他還參加其他小的編程競賽，比如斯坦福舉辦的編程競賽與IEEE/GOOGLE算法比賽，都獲得了第一名。朱晨光告訴AI科技評論：“其實我現(xiàn)在都還在參加比賽，周末在網(wǎng)上刷一下比賽題目，已經(jīng)成為一種習(xí)慣了。”

據(jù)他所知，“樓教主”樓天城（2004年IOI金牌得主）到現(xiàn)在也還在參加比賽，“我做的題目可能沒他多，但也比較執(zhí)著?！?/p>

朱晨光稱，少年參加競賽也許是為了獲得保送，但隨著年齡的增長，現(xiàn)在參賽更多是享受比賽的樂趣，“有種緊張感，很刺激。我喜歡那種緊張的感覺?！?/p>

在他的競賽活動中，信息學(xué)并不是唯一的內(nèi)容。他從小練習(xí)乒乓球，也經(jīng)常參加乒乓球比賽，曾獲得2010年清華大學(xué)馬杯乒乓球男子單打比賽季軍。2015年，讀博期間，他還獲得了美國國家乒乓球錦標賽U2000 D分區(qū)的冠軍，號稱“斯坦福最杰出的乒乓球選手”。

圖注：朱晨光獲得2015年美國乒乓球錦標賽U2000冠軍

科研之余抽時間打球、競賽，朱晨光并不覺得累，反而認識這是對生活的放松與調(diào)節(jié)，因為參加比賽與平時跟朋友隨便打打球的氛圍完全不一樣。比賽是每分必爭，給他一種只有競爭才有的快感。

雖然學(xué)習(xí)、科研與競賽同時進行，看似分身乏術(shù)，但朱晨光從小到大都沒有通宵過。即使是工作后，趕論文ddl與產(chǎn)品上線發(fā)布，他也絕不熬夜，到點就睡。

3 斯坦福讀博：“鴨子劃水”

大四那年，朱晨光申請美國讀博，拿到了斯坦福大學(xué)與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）的全獎博士offer。CMU位于匹茲堡，工業(yè)氣息更重，而斯坦福位于舊金山灣區(qū)，臨近硅谷，綜合學(xué)科實力更強，于是他便選擇了斯坦福。

后來他覺得，當初的選擇是對的。在博士最后一年，當他因為課題研究需求而想要修一個統(tǒng)計學(xué)碩士時，他發(fā)現(xiàn)斯坦福計算機系有一個政策，允許計算機博士免費讀一個碩士，而且斯坦福的統(tǒng)計學(xué)專業(yè)排名全美第一，為他提供了很好的學(xué)習(xí)機會。

在斯坦福讀博的六年，雖然業(yè)余有參加競賽和打球，但科研的壓力也是顯而易見的。

朱晨光形容，斯坦福學(xué)生的學(xué)習(xí)生活就像“鴨子劃水”：從水面上看，每只鴨子都在很悠閑地漂著，但到水底下一看，所有鴨子的腳都在嘩嘩地用力劃。斯坦福競爭激烈，大家都是表面上看起來輕松，實則外松內(nèi)緊。

讀博期間，朱晨光跟著Balaji Prabhakar教授從事基于機器學(xué)習(xí)的交通優(yōu)化研究。他做過一個有趣的項目，叫“擁堵與停車激勵”（Congestion and Parking Relief Incentives，簡稱“CAPRI”）系統(tǒng)，通過現(xiàn)金激勵來改變?nèi)藗冊诟叻迤诘某鲂袝r間。

交通優(yōu)化的研究中，有一個重要的概念，叫“10%現(xiàn)象”，也就是說，如果能夠?qū)⒏叻迤趽矶侣范紊?0%的汽車出行時間偏離高峰期，那么交通堵塞情況就會得到明顯改善。以往的研究都是采取懲罰手段，但朱晨光所在的小組則轉(zhuǎn)向使用激勵手段，來吸引參與者改變自己的行為。

實驗首先落在交通擁堵的斯坦福大學(xué)。他們將高峰期定義為早上8:00~9:00與晚上5:00~6:00。如果參與者在高峰期進出學(xué)校則不得分，錯峰出行則得分。積累到一定的分數(shù)后，參與者可以抽獎獲得數(shù)額不等的現(xiàn)金。

在抽獎環(huán)節(jié)，他們還引入社交網(wǎng)絡(luò)，朋友之間可以觀察到對方的“好”行為。

圖注：CAPRI系統(tǒng)的積分抽獎頁面

統(tǒng)計表明，在交通優(yōu)化中引入激勵方法有利于改變?nèi)藗兊某鲂蟹绞?。他們觀察到，項目的參與者會將原先的出行時間推遲或提早幾分鐘，在原定的高峰期附近又形成一個更小的高峰。這有利于緩解通勤高峰期的交通擁堵情況。

他們的研究受到了《紐約時報》、《華爾街日報》等多家媒體的報道。

朱晨光感覺，博士生不像是學(xué)生，而更像是一個上班族，每天去的也不是教室，而是實驗室?！叭绻退固垢５谋究粕c碩士生交流，大家會很喜歡開玩笑；但博士生之間交流就會變得嚴肅、注意分寸?！?/p>

由于在本科期間已經(jīng)有科研經(jīng)驗，也發(fā)過頂會論文，所以來到美國后，朱晨光很快就進入了博士生的角色，會主動去尋找研究課題，然后獨立完成課題，而不是等著博士導(dǎo)師派發(fā)任務(wù)、跟在別人后面被動學(xué)習(xí)。

六年讀博，除了變得更加獨立，朱晨光最大的收獲就是科研思路更清晰。這要歸功于導(dǎo)師Balaji Prabhakar，“他教會了我如何有邏輯地將一件事情捋清楚?！彼J為，正是讀博期間的邏輯鍛煉，使得他在后來自己寫書、寫論文時，能夠游刃有余，逐層推進。

比如，2019年在寫《機器閱讀理解：算法與實踐》一書時，動筆之前，朱晨光在腦海里就已形成條理清晰的章節(jié)內(nèi)容。邏輯捋清楚，每天在完成微軟的正職工作之后，他就抽一個小時寫書，從字到句，從段到頁，從節(jié)到章，雷打不動地堅持了3個月，便順利完成初稿。

雖然博士畢業(yè)后，朱晨光沒有繼續(xù)從事交通優(yōu)化研究，但對他來說，從博導(dǎo)那里學(xué)到的邏輯思路是伴隨一生的，即使跨領(lǐng)域也能有所裨益。

圖注：2016年斯坦福博士畢業(yè)典禮，朱晨光與導(dǎo)師Balaji Prabhakar合影

關(guān)于硅谷的印象，朱晨光認為，就計算機行業(yè)而言，硅谷的科技規(guī)模、人才密度、科研創(chuàng)新能力是當之無愧的世界第一。

此外，硅谷的創(chuàng)業(yè)氛圍非常濃厚?！叭绻ゲ宛^吃飯，你會經(jīng)常聽到旁邊桌子在討論創(chuàng)業(yè)想法、找投資。也有很多人在星巴克抱著電腦寫程序?！彼劦?，也有很多創(chuàng)業(yè)者來到斯坦福找技術(shù)人才，他周圍的許多博士同學(xué)就選擇了退學(xué)創(chuàng)業(yè)。

但博士畢業(yè)后，朱晨光卻沒有留在硅谷工作，而是去了位于西雅圖的微軟總部擔(dān)任研究員。

2012年暑假，他去了微軟雷德蒙研究院通訊與存儲組實習(xí)，設(shè)計與執(zhí)行新的內(nèi)容感知SSD捕捉算法，研究結(jié)果被應(yīng)用于Windows Server 2012 R2。

在這次實習(xí)中，他覺得西雅圖更適合自己居住。朱晨光提到，他的皮膚比較敏感，加州的陽光太強烈，一曬就容易發(fā)紅；而西雅圖的天氣比較濕潤，皮膚比較適應(yīng)。在西雅圖上班，從家里開車到公司，一路上能夠看到雪山與綠樹，也很符合他的審美。

4 企業(yè)科研：滿足需求是關(guān)鍵

“微軟讓我有一種家的感覺?！敝斐抗膺@樣形容。

從本科大三的第一份實習(xí)開始，微軟就成為了朱晨光唯一的首選職業(yè)目標。最初他是因為仰慕微軟亞研的名號而去實習(xí)，但在后來的交集中，他感覺微軟的工作氛圍非常自由，有許多施展個人能力的空間，也很有人情味。

博士剛畢業(yè)那會，他去微軟面試，遇到了后來為《機器閱讀理解》一書寫序的黃學(xué)東老師。黃學(xué)東是微軟全球人工智能首席技術(shù)官，非常愛惜人才，了解到他是姚班、斯坦福畢業(yè)后，與他聊了很多，還涉及到他以后的職業(yè)規(guī)劃，讓他感覺很親切。而朱晨光的老板曾南山是原微軟亞洲互聯(lián)網(wǎng)工程院副院長，有著豐富的管理和研發(fā)經(jīng)驗，也給了他很多指導(dǎo)和啟發(fā)。因此，他義無反顧地再次選擇了微軟。

“微軟被稱為‘IT界的黃埔軍?！?，我覺得不是一件偶然的事。它的發(fā)展歷史已經(jīng)很悠久，但無論是從人才儲備、產(chǎn)業(yè)品牌，還是從未來創(chuàng)新研究來看，微軟都是現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)大廠里的佼佼者之一?！?/p>

朱晨光認為，微軟的最可貴之處在于，雖然規(guī)模大、歷史久，但微軟對研究方向的嗅覺十分靈敏，總是能夠掌握到科技與商業(yè)的前進脈搏。從Windows與Office，到搜索，再到人工智能，微軟的發(fā)展總是緊跟風(fēng)向。

進入微軟后，他的研究方向也隨著微軟的業(yè)務(wù)調(diào)整而轉(zhuǎn)變。本科實習(xí)時，他在微軟亞研更多是做搜索，研究如何提高必應(yīng)的搜索質(zhì)量；博士畢業(yè)入職后，微軟的研究重心之一放在自然語言理解，他也從交通優(yōu)化轉(zhuǎn)到了NLP。換句話說，他與微軟是共同成長。

在這一點上，他提到，微軟會針對不同的崗位設(shè)置培訓(xùn)課程，幫助大家適應(yīng)新的研究方向。比如，剛接觸NLP時，朱晨光是跟著組里的人一起讀論文，自學(xué)深度學(xué)習(xí)的課程，以及參加微軟內(nèi)部的培訓(xùn)。

朱晨光在2016年1月入職微軟，2020年便升為了認知服務(wù)研究部門知識與語言小組的首席研究經(jīng)理。

與高校做研究不同，朱晨光總結(jié)，在企業(yè)做科研，要懂得靈活根據(jù)產(chǎn)品需求來調(diào)整自己的研究方向。

技術(shù)組與產(chǎn)品組的合作主要有兩種方式：一種是問清楚需求，利用技術(shù)從根源解決需求，“這種研究只要做出來，產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率非常高?！绷硪环N是引領(lǐng)產(chǎn)品方向，走在產(chǎn)品組前面，幫他們提問題，做出成果后，再去跟產(chǎn)品組談如何將業(yè)務(wù)系統(tǒng)化。

在這兩種模式下，科研往往既能體現(xiàn)科研價值，也能創(chuàng)造商業(yè)價值。這也許是朱晨光轉(zhuǎn)變研究方向，從頭開始，也能夠在4年內(nèi)晉升為首席研究經(jīng)理的原因之一。

“我覺得公司招聘我們過來，看重的不是我們之前的研究經(jīng)歷，而是一種潛力，微軟稱之為‘growth mindset’（成長型思維），能否將已有的經(jīng)驗轉(zhuǎn)移到研究其他任務(wù)的能力。未來的研究是多變的，所以不會僅看當下的能力匹配度?！敝斐抗饨忉尅?/p>

剛進微軟時，朱晨光的研究內(nèi)容是客戶對話系統(tǒng)與機器閱讀理解。他曾領(lǐng)導(dǎo)小組在2017年斯坦福機器閱讀理解挑戰(zhàn)賽SQuAD中獲得全球第一名，2019年又在斯坦福對話閱讀理解挑戰(zhàn)賽CoQA中設(shè)計模型超越人類表現(xiàn)、獲得第一名，其在比賽中提出的FusionNet模型已被應(yīng)用于微軟Bing的問答產(chǎn)品中。

他還在中國計算機學(xué)會（CCF）原秘書長杜子德的邀請下，將自己在機器閱讀理解上的學(xué)習(xí)與研究經(jīng)歷匯總成“機器閱讀理解：如何讓計算機讀懂文章 ”一文，發(fā)表在2019年2月的《中國計算機學(xué)會通訊》上。

文章大火，于是朱晨光又在機械工業(yè)出版社的邀請下寫了《機器閱讀理解：算法與實踐》一書。杜子德老師欣然為此書作序。

圖注：《機器閱讀理解：算法與實踐》中英文雙版

2019年，隨著業(yè)務(wù)的調(diào)整，朱晨光又將研究重點轉(zhuǎn)向了文本總結(jié)與知識圖譜。

他認為，在一個信息爆炸的時代，大家對信息獲取的速度與質(zhì)量有很高的要求，所以文本總結(jié)對吸引閱讀至關(guān)重要。于是，他開發(fā)了一種利用新聞的倒金字塔結(jié)構(gòu)訓(xùn)練大規(guī)模文本總結(jié)模型的方法，不用任何人工標注的總結(jié)，就可以達到很好的效果。這項研究發(fā)表在SIGIR 2021會議，并應(yīng)用于Microsoft News等產(chǎn)品上，不斷提升了用戶的閱讀體驗。

而知識圖譜的研究是針對當前許多深度學(xué)習(xí)模型的“黑盒”特性而缺少可解釋性，希望通過以圖的形式呈現(xiàn)人類知識，供機器模型學(xué)習(xí)，提高機器的智能程度。通過融入知識，使得用戶可以手動控制大規(guī)模模型的預(yù)測，這使得整個模型決策的過程更加透明。他們團隊的成果在CommonsenseQA、CommonGen等賽事中多次登上榜首，并發(fā)表在ACL, EMNLP, NAACL等頂級NLP會議上。

朱晨光提到，成績的取得與整個團隊的努力是分不開的。他非?？春矛F(xiàn)在負責(zé)的知識與語言研究組。朱晨光得意地稱，“我覺得我們是一個明星小組。組內(nèi)一共有8個研究員，3個畢業(yè)于斯坦福，2個畢業(yè)于CMU，還有2個是姚班的畢業(yè)生，都擁有自然語言處理方向的博士學(xué)歷?！?/p>

在管理研究組時，他的主要工作是根據(jù)公司需求定下基本的研究方向，然后給研究員提供自由研究的空間，讓大家發(fā)揮各自的特長?！胺较蚨ê煤螅扇∈裁捶椒ń鉀Q，他們自己選，然后我和他們一起討論。”

他幾乎可以肯定，在未來5年，他的研究方向會發(fā)生更大的改變，因為技術(shù)的更新迭代非?？?。在不斷成長的同時，朱晨光也要求自己不斷學(xué)習(xí)。

比如，他堅持每天至少閱讀一篇學(xué)術(shù)論文，以此來掌握NLP領(lǐng)域的最新知識與研究動態(tài)。既是為了能夠及時調(diào)整自己的研究內(nèi)容、以適應(yīng)產(chǎn)品的需求，也是為了緊跟潮流、不被時代淘汰。

5 寫在最后

雖然已離開校園多年，但朱晨光在少年時養(yǎng)成的“競爭生存意識”仍在不斷驅(qū)使他繼續(xù)學(xué)習(xí)。他稱：“無論是公司還是個人，不進步都會被淘汰?！?/p>

在微軟做科研，最忙碌的情況一般是頂會投稿截止時間逼近，以及產(chǎn)品準備上線前夕。但總的來說，他在下班之后還是有時間看看書、充充電。

他看書的種類很廣，不只限于自然語言處理，還有統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、信息論等。他認為，如果只關(guān)注自己的工作內(nèi)容本身，很快就會落后。而且，在帶組后，他不僅需要關(guān)注個人的科研，還要保證組內(nèi)的成員都走在正確的道路上，這就要求他走在前沿，當一個合格的掌舵人。

在帶小組時，他也要求組內(nèi)的成員至少同時進行兩項工作，以備在一項工作沒有進展時、隨時有另一項工作頂替，不至于一潰即散。

對于立志從事人工智能研究的學(xué)生，朱晨光提了三點建議：

首先，有三門課一定要學(xué)好，那就是數(shù)學(xué)、英語與計算機?！皩W(xué)計算機并非是只學(xué)編程，還要經(jīng)常閱讀前沿的研究成果，這就需要一定的英語能力；要弄清楚研究背后更深層次的原理，那就需要了解數(shù)據(jù)。”

其次，要勤于溝通，與前輩、師長及同學(xué)多交流，避免方向出錯。他提到，在申請學(xué)校、實習(xí)與做研究時，他與競賽時認識的朋友、清華與斯坦福的同學(xué)與老師、微軟的領(lǐng)導(dǎo)與同事交流，他們都給了他很多指導(dǎo)與建議，讓他少走了很多彎路。

最后，一定要在廣泛涉獵的基礎(chǔ)上堅持一個方向，比如機器學(xué)習(xí)。朱晨光說：“只要保持專注，堅持不懈，成功一定在不遠處。”