用纯粹的学术研究来定义来自北京理工大学的石博天的博士生活，似乎有些过分平淡。

他的博士之路不乏几分戏剧性色彩：一周之内，他连续收到了 IJCAI 和 ACL 两个顶级会议的稿件录用通知。“前一天还在为按期毕业发愁的时候，突然就达到了博士毕业的要求。”他这样描述这段经历。

但他的学术生涯也绝不是一帆风顺的：一篇论文经过多番修改，投递三次才被录用。幸运的是，他也继而总结出了论文“一投即中”的秘籍，如今的他，颇有几分风吹雨打后闲庭信步的从容。

在学术之外，石博天也给自己的博士生活加了不少佐料。一些饱含奇思妙想的小发明，不时在他的手中呈现。他还为了测试自制的“物联网”装置，专门养了只刺猬。

骨子里，他是个不折不扣的“极客”。把超乎寻常的热爱化为行动，将科技创新作为生活前进的标杆……这样的他好像注定和通常打上“沉闷”注解的博士生涯说再见了。

石博天

石博天是微软亚洲研究院的“老熟人”。如今博士四年级的他，与 MSRA 的缘分在硕士阶段就已开启。第一次实习，让石博天决定攻读博士；第二次实习，让他从零开始学会了如何做研究。

2015 年，硕士二年级的石博天第一次来到微软亚洲研究院实习，他的目的很明确：希望体验到企业级应用从策划、开发到运营的整个流程。石博天的 mentor 微软亚洲研究院主管研究员纪蕾也非常支持他的想法，并安排了相应工作。

当时，石博天负责网页结构和内容分析的相关工作：抓取、筛选、清理网页内容，并对数据进行深入分析。“在 MSRA，我接触到了覆盖范围广、对用户影响力大的工程项目，还有机会将自己的研究落地、整合到现有产品线。” 石博天的实习体验远远超出了自己的预期，在顶级研究院的经历也让他决定攻读博士，探索自己在科研方面的更多可能。

石博天（右二）与实习生小伙伴

第一次实习结束后，石博天仍对微软亚洲研究院念念不忘。时隔一年，他再次提交实习申请。基于第一次实习的优秀表现，石博天获得了重返 MSRA 实习的机会。这一次，他的 mentor 依旧是纪蕾，但他希望能从零学习如何做学术研究。

再次来到研究院，已经是博士生的石博天主要负责研究如何用自然语言处理与多模态特征融合技术辅助完成视频理解，并运用知识图谱来提升视觉表示学习的性能，他也开始在 mentor 的指导下完成自己的第一篇正式论文。

学术新手石博天并没有一下就掌握科研的法门。由于缺乏科研写作经验，这篇论文的初稿前后花费了他一个月才勉强写完。虽然纪蕾帮助他对论文内容进行了精修，但直到论文投递时，论文的行文结构仍不尽如人意。

惊喜没有出现，第一次投稿以失败告终。被拒后，纪蕾指导他针对审稿人的评审意见，又对文章进行了一定修改，但由于两次投稿时间间隔较短，修改并不完善。第二次投稿，再度被拒。

在 MSRA 找到论文“一投即中”的秘籍

挫折没有让石博天放弃。

第二次投稿虽仍未成功，但这一次，从学术价值到文章结构，审稿人都给出了具有建设性的详细意见。结合这些意见，石博天与 mentor 纪蕾对这篇文章有了更为清晰的认知：这项工作具备一定学术价值，但写作方面是短板。

痛定思痛，纪蕾带领石博天挑出了大量本领域的优秀论文，学习他们的写作风格。石博天也积极与同组同事一起阅读论文，讨论行文方法。从修辞语法，到逻辑结构，他和纪蕾几乎将整篇论文重写了一遍。

近三年潜心的打磨和积累后，石博天终于迎来了接续不断的收获。第三次投递，论文成功被 IJCAI-2019 接收。好事成双，另一篇刚刚写完的论文，也在同一星期被 ACL-2019 录用。两篇论文被顶会接收，让他顺利达到博士毕业要求。

“投向 ACL 的文章只用了一周时间写完，没想到这么顺利就被录用了。”显然，这对他来说是个意外之喜。

石博天参加 IJCAI 会议

石博天在佛罗伦萨参加 ACL 会议

关于写作科研论文，现在的石博天已找不到当年的“小白”模样。“看久了论文，就可以自动地将眼前的文章归为两类，” 石博天说， “一类是‘学术新星’所写，哪怕内容与结论无可指摘，但品其文风总有一种隔靴搔痒之感。另一类从文章的逻辑与结构一看就是‘行家’所撰，通读之后顺畅无比，并能从中获得很好的启发。”

行文结构和用词，是辨别“行家”的重要标准。石博天说，论文应尽量与同领域优秀论文常用的行文结构保持一致，这能够帮助审稿人降低理解难度，使其将更多精力投入到文章内容本身，防止因阅读障碍出现对文章内容的不必要的误解。“如果你文章的结论很好，但如果行文格式与逻辑组织显得不那么‘专业’，那么这篇文章就会有可能得不到审稿人相应的重视，那么无论多么有价值的结论，都可能会被埋没。”

同时，“论文中的用词最好是学术用语，可以尝试贴合当下研究者的用语习惯。”石博天说。言之有物固然重要，但

五年师生情，mentor 带我厚积薄发

“亦师亦友”，石博天这样形容自己同 mentor 纪蕾的关系。近五年指导，让石博天与 mentor 之间培养出了难能可贵的默契与信任。除了每周一次的定期组会外，遇到需要讨论的问题，石博天和纪蕾就会随时找一个讨论室开启头脑风暴。研究在问题得到及时解决的良性状态下，不断有条不紊地向前推进。

“纪老师是非常亲切谦逊的人，会主动帮助我们解决研究难点。一些我们无法应付过来的实验，她也会主动提议帮助我们一起完成。”石博天笑着回忆，“这也是我对 MSRA 实习项目充满感激的一点：在这里mentor不会命令你必须做什么，而是让我们实习生以‘合作者’的身份，充分发挥主观能动性，与 mentor 们一起积极自主地去探索最前沿的学术新知。”

一次并肩奋斗的经历让他们印象深刻。合作完成一篇论文时，截稿日期临近，但石博天正在澳门参加 IJCAI 2019 会议。参会之余，他就在酒店远程做实验，而且实验结果每天都会有好消息。会议结束回到北京，离截稿只剩一个星期，他们合计后决定破釜沉舟赶上这次投稿。之后，他们每天从早到晚讨论、写作、修改，全力以赴并成功投稿。

纪蕾也是石博天一路成长的见证者。“在这四年多共同相处的时间里，博天的学术视角逐渐开阔：刚开始进行学术研究时，他主要以‘穷举式’来寻找解决方案。随着经验积累，他逐渐有能力在众多可能的分支中规划出一条解决问题的路径并付诸实践。” 纪蕾说。

石博天（右）与 mentor 纪蕾合影

除了 mentor，与其他组内老师的交流合作，同样让石博天印象深刻。在进行多模态相关的研究时，石博天常与微软亚洲研究院高级研究员段楠等同事讨论。“段老师深耕自然语言处理与知识图谱技术多年，在这方面有着非常有价值的积累。这些跨领域知识的交汇结合与指导，使得每次讨论之后都收获颇丰。” 石博天说，“这也是 MSRA 与一般高校实验室相比的一大突出之处：各个研究方向学者们之间的学术交流非常频繁，在各自领域经验的碰撞中就会产生无数火花，从而推动整个学术社区的良性发展。”

石博天也非常感激自己博士期间的导师、北京理工大学牛振东教授的指导与帮助。刚踏上博士道路的石博天，也曾为未来的职业方向感到困惑。牛老师建议他从事研究性工作，“学术是经验积累型的工作，随着时间的增长会变得更加有价值。”石博天将导师的建议铭记在心，这也对他未来的发展影响颇深。“具体到研究项目上，牛老师作为一位有数十年研究经验的老师，能够在宏观层面指导我的研究思路。”

极客生活：博士生活不止眼前的科研

作为一位非典型工科博士，石博天不愿将自己的全部生活只与科研耦合。摄影，各种小发明，他甚至帮我们写了一个将采访录音转写为文字的小工具。虽然是“纯粹出于爱好”，但这些奇思妙想，无意中勾勒出了一个科技极客趣味横生的时光。

石博天摄影作品

石博天的微信头像是自己的宠爱有加的小刺猬。小家伙灵巧可爱，但石博天却看到了自己爱宠身上的另一种可能。为了帮助自己更好地理解物联网的奥秘，石博天为刺猬布置了装有传感器的饲养箱。各种智能硬件齐上手，如今刺猬的窝，已经俨然成为了恒温、恒湿的未来之家。

“他有很强的综合能力，这种综合能力主要来源于对领域知识的兴趣和学习能力。他对很多最新科技总有一种‘自来熟’的感觉。”纪蕾这样评价这位极客。

石博天和自己的宠物刺猬

在 MSRA，石博天不只是坐在工位上赶论文，他也是各种实习生讲座的常客。除去计算机领域的专业论坛，各种交叉领域的讲座也让他印象深刻。数字媒体、心理学、天文学，这些领域与计算机的交叉研究满足了这个极客的更多求知欲。

“这为我打开了无数种新的可能。我们的日常工作除了计算机与数学，基本接触不到别的学科。研究院的这些 talk 第一次让我意识到，原来 AI 算法应用于各领域会产生这么大的贡献。” 石博天赞叹连连，“我们能够用无数散落在街角的传感器所收集到的数据对城市污染物的扩散进行预测、可以用算法反推天文观测中爱因斯坦环背后所体现的暗物质结构、也能用大数据技术对抑郁症患者进行自杀干预和心理疏导。What Amazing！人工智能背后不再只是冰冷的数学公式，更充满了‘黑科技’和‘温情’ 。”

在微软亚洲研究院度过了大部分的硕博时光，在这里的经历很大程度上帮助石博天完成了未来规划。从北京理工大学毕业后，他计划前往工业界里的研究机构工作，“这类工作可以找到学术研究和产品落地的平衡，让我看到研究成果能够产生的实际价值，这是一件很有成就感的事情。”石博天说。

既在研究中不断尝试对科研边界的突破，也不缺乏对生活中琐碎乐趣的体察，石博天的研究和生活在名为热爱的追寻下近乎完美地融合在了一起。石博天也即将离开这个见证他一路成长的地方，待到再次启程，在 MSRA 的收获将化为宝贵的能量与回忆，伴他一路前行。

Mentor 寄语

纪蕾 微软亚洲研究院 主管研究员

石博天在微软亚洲研究院实习的这几年里，以一种如同“全栈工程师”的角色投身于工程和学术研究中，展现了他极强的综合能力和学习能力。他不但能够针对讨论过程中获得的启发迅速构建原型并进行充分的实验，还能利用自身对新鲜事物高效学习的优势辅助的学术研究，并提高产出与效率。最近一段时间以来，他的研究重点是利用多模态数据辅助进行视频理解和利用知识图谱辅助视觉表示学习，其中研究成果已有多篇论文被 IJCAI、ACL、AAAI 等会议录用。2020 年初，他即将离开微软亚洲研究院，开始投身于未来的学术研究中，也希望他能够不忘初心，毕业后在工业界和学术界获得成功，利用人工智能技术，赋能人类的发展与进步。

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關鍵字: 刺猬 北京理工大学 博士