从IOI竞赛走出的黄金一代王小川楼天城

作者

黄善清

编辑

陈大鑫

一年一度的IOI竞赛正在新加坡召开,如无意外,中国队又将在这场属于中学生的信息学狂欢盛宴中收获丰盛。从第一届IOI赛事开始,中国每年都会派遣学生前往参赛,至今已收获86枚金牌,为中国计算机领域输出了大批的信息学顶尖人才。

这批从IOI走出来的顶尖高手,有的以改变产业为己任,以96年金牌得主搜狗公司CEO王小川为例,在时代的浪潮中贡献出自己的一份力量;有的醉心于科研,以04年金牌得主鬲融为例,源源不断地为计算机学界贡献一篇又一篇富有洞见的研究成果,甚至夺下计算机领域的重要大奖;有的甘于平淡,04年的另一名金牌得主胡伟栋,则在自己最热心的奥林匹克竞赛教育领域自得其乐。

今天AI科技评论就盘点一下这批从IOI赛事走出来的少年天才们,后来怎么一步步活成了自己想要的模样。

1

产业界

王小川,96年金牌得主

“我喜欢编程,对我来说,编程是创造一个生命。这个生命有你的技术展示,有你的思想注入,有你对美的理解,最后产生表达虚拟运行的生命,程序是有生命的。”

96年获奖成绩

在拿到IOI金牌以前,二年级的王小川便已经展露了计算机方面的过人天赋。即便年的计算机的编程速度还很慢,他依然用来做了几件让老师和同学们感到震惊的事情:先是把教材上一个单人开赛车的程序变成了双人模式;又把一首金蛇狂舞的歌曲,通过音阶编码,录入电脑中进行播放;还利用计算机做图,让随机数自由生长,最后画出一些特别复杂的图像。

顶着少年天才的光环,王小川很快便通过各种奖项证明了自己的计算机实力:小学时就参加了面向中学生的LOGO语言程序设计竞赛,并获得二等奖;初中屡获成都市及四川省的数学、物理和计算机编程竞赛第一名;初三时在“全国数学联赛”中获得一等奖,被保送进成都七中高中部。

高中时期,王小川所在数学综合实验班与中科院合作研究用计算机证明几何定理,在中科院院士张景中的指导下,王小川用「吴文俊方法」做机器证明,首次实现了在计算机上求解初等几何的全部题目,获得杨振宁颁发的「伊利达青少年发明奖」。

王小川给视察成都七中的李岚清演示在微型机下完成初等几何命题的全部证明。(图片来源:中国财富网)

高三那一年王小川被选拔进入中国信息学奥林匹克比赛集训队,最后成功代表中国在匈牙利参加第十二届国际信息学奥林匹克竞赛(IOI96),最终获得金牌及全场第二名的好成绩。

据了解,原来有望冲刺第一名的王小川,因为在某个题上运用了在集训期间学到的新演算法,导致花了过长时间,最终还被扣了分。

无论如何,出类拔萃的他接着被点招进入清华大学计算机系读本科,在清华读书期间,他坚持将自己优秀的竞赛习惯传承给下一代,在此期间担任了中国信息学奥林匹克比赛集训队教练。

最后的故事大家也都很清楚,年硕士毕业后的王小川加入搜狐做工程师;年,推出中文搜索引擎——搜狗;年从清华经管学院EMBA毕业,获得工商管理硕士学位。年起,在清华大学攻读博士学位。年11月9日,带领搜狗在美国上市。

楼天城,04年金牌得主

“编程竞赛是顶尖高手之间全方位素质的较量,即使一时的状态不佳,也会让你与冠军失之交臂,最终换来的将是几年的漫长等待。”

04年获奖成绩

他广为人知的称号是“楼教主”,深受程序员圈子的追捧,甚至曾经被誉为“大学生计算机编程第一人”。

你可能难以想象,编程能力获得广泛认可的楼天城,其实在高中以前从来没有碰过计算机。

年3月,楼天城在杭九中上到初三下半学期时获得了保送十四中的资格,当时十四中为这批提前保送的学生开了信息课,还成立了兴趣小组,也是在这时候楼天城第一次接触了电脑编程。

据十四中李建江老师的回忆,楼天城经常下午一下课就进机房,走得都比他还晚。那段时间只要天黑了电脑机房还亮着,里面坐着的肯定就是楼天城。

年,楼天城第一次参加了NOIP竞赛并获一等奖并进入省队。次年,高中二年级的他再次参赛,并以浙江省第一名的成绩进入NOI(全国比赛)。在NOI中,他以第八名的成绩获得金牌,被选进入国家集训队。年,他再度获得NOI金牌,并在国家队选拔中获得第一名,代表中国队出战在希腊雅典举办的第16届国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)并夺得金牌。

右二为楼天城图片来源:校园快报

“孩子的心理很稳定,遇事不慌”,杭州第十四中学的赵碧野校长当年如此评价楼天城。她举了一次全国冬令营选拔赛的例子,当时才18岁的楼天城在比赛过程中计算机无故死机了三次,但是天城不慌不忙,请工作人员帮忙把机器修好,又要求组委会给他延长半个小时的考试时间,最终比赛成绩丝毫没有受到影响。

进入清华计算机系就读后的楼天城,正式开启自己的“教主”时代,他活跃于各大编程竞赛之中,经常以一人挑战一个团队屡战屡胜,在CEOI、ACM界无人不晓,为此,创新工场CEO李开复甚至还称赞他是“未来推动中国互联网产业发展的中流砥柱”。

毕业后的楼天城曾在谷歌、百度工作,最后随百度无人车的首席架构师彭军一起离开百度,共同创立自动驾驶公司小马智行(Pony.ai),这家公司在今年春天成为估值最高的中国无人车初创公司——年2月,小马智行获得了丰田汽车的4亿美元战略投资,投后估值超30亿美元。

2

学术界

鬲融,04年金牌得主

“我上六年级的时候家里就买了电脑,父亲还亲自教我编程。之后就一直对计算机保持着浓厚的兴趣,直到现在。”

04年获奖成绩

作为“别人家孩子”,鬲融从小拥有着“别人家父母”的教育模式。

鬲融的父母都是理工类大学生,特别是父亲鬲红民,对新知识总是抱着极大的热情。为了引导孩子更好地认识自然世界,他的父母总会带着他去北京天文馆、自然博物馆、科技馆等地方,让他尽情地看,一次没看够再去第二次。

鬲融的信息学天赋是在小学时期被母亲发掘出来的,当时他经常在课余时间去妈妈的工作单位玩,在那个电脑还不普及的年代,他对单位里的一台苹果机着了迷,每次到单位就会去那个有电脑的办公室。正好单位里懂电脑的同事很喜欢鬲融,对他有问必答,这时一旁的妈妈开始思考要怎样把这个兴趣培养成孩子的特长。

小学6年级开始,鬲融正式开始跟老师学习电脑,当时父母给他买了一部学习机,随着鬲融学得越来越深入,半年后他的父母又花多元给他买了一台电脑。有一次父亲买了一本有关“C语言”的书籍准备学习,由于感觉内容繁琐,后来便置之一旁,过没多久,他竟然发现鬲融读那本书读得津津有味,并且把上面的内容都差不多搞明白了。从此以后,只要一放寒暑假,鬲融的父母都会问鬲融假期想研究些什么,然后带孩子到书店里买计算机相关的书籍,很多计算机知识都是鬲融在那时候利用假期自学而成的。

年,正在唐山一中就读的他入选中国IOI代表队,在希腊雅典举行的第16届国际信息学奥林匹克竞赛中荣获金牌。

左一为鬲融图片来源:校园快报

鬲融的教练、唐山一中的王学红老师回忆起鬲融,认为他能够取得如此成就,除了智力因素外,还有一点是自律性极强。

王老师补充了一个例子:当时为了准备最后阶段的国家队选拔赛,鬲融选择不再跟班上课,并将学习地点改到学校的一间信息教室。教练不在的时候,教室里只有他一个人,虽然没有严格的作息时间限制,但鬲融从不迟到早退,他坚持和正常上课时一样每天早晨7点到校练习,放学的铃声响起才离校,每天就是做题、了解信息。

王学红老师还举了另一个例子:在进入省队后不久的一次冬令营测试中,鬲融发现其他营员讲的很多问题自己根本听不懂,但他并没有因此气馁,而是奋起直追——冬令营结束后不久,正赶上“非典”,学校休课。那段日子,鬲融足不出户,捧着父亲给他买来的英文版《算法导论》潜心研读,每天做题。

上了清华计算机系后,鬲融的光辉同样夺目,他成功创下“17科满分、学分绩积三年排名第一、计算机系历史最高GPA”的传说,连作为同班同学的“楼教主”楼天城在学业上都要避其锋芒。

年,鬲融从清华大学毕业,进入普林斯顿大学读博,最初研究的方向是计算机科学近似算法,后来转到理论机器学习方向。获得博士学位之后,他在微软研究院从事博士后研究。从年开始,在美国杜克大学任教。

年,鬲融荣凭非凸优化研究成果获由美国艾尔弗·斯隆基金会颁发的斯隆研究奖(SloanResearchFellowships)——斯隆奖素有“诺奖风向标”美誉。

陈丹琦,08年金牌得主

“可以和这么多不同国家和地区的人相互交流、共同学习,是件很有趣和快乐的事情。”

08年获奖成绩

在陈丹琦还很小的时候,她的父亲便发现她对数字很敏感,做题的速度、反应以及考虑问题的全面性都显得比同龄的孩子强。于是在“伯乐”有意识的训练和引导下,陈丹琦小学三年级就开始学奥数,初一参加全国的初中数学联赛并获得湖南赛区二等奖,初三又再接再厉得了数学特等奖。

初三在长沙市雅礼中学就读的陈丹琦,在一个偶然的机会下接受了教练的邀请,开始了计算机竞赛的训练。之后的采访中她回忆道:我只是赶上了好机会,学校的信息学竞赛是传统强项,而如果继续之前的数学竞赛,也许并不会如现在这般发展。

高中期间,陈丹琦在教练朱全民的带领下系统学习了信息学。在这期间,她发明了插头DP——主要用于解决数据规模小的棋盘模型路径问题。之后还在参加信息学国家队集训期间提出了cdq分治算法(著名的陈丹琦分治算法)。

随后,陈丹琦参加了第20届国际信息学奥林匹克竞赛(IOI),最终获得金牌,成为了湖南省第一位获得信息学国际奥赛金牌的女选手,同时还荣获由国际信息处理学会(IFIP)颁发的特别奖。

左二为陈丹琦,右一同期队友俞华程后来成了她老公

高中毕业后,当时的另一名IOI金牌得主俞华程(陈丹琦后来的老公)与陈丹琦二人双双保送清华进入姚班,随后又一起去斯坦福读博。俞华程攻读的方向是计算机理论,而陈丹琦攻读的方向是自然语言处理。

在斯坦福期间,陈丹琦发表的论文《AFastandAccurateDependencyParserusingNeuralNetworks》堪称深度学习依存分析方法的“开山之作”,她和曼宁教授提出的方法在保持精度的前提下,将解析速度提高了60倍。

年,她一篇


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