11 年前清华一场答辩刷屏：月之暗面 Kimi 创始人杨植麟全满分，推荐者“唐杰”后来创

内裤超人

AI 总结
• 7月25日，一张2014年11月2日清华大学特等奖学金答辩老照片刷屏，答辩学生为月之暗面Kimi创始人杨植麟，推荐导师为智谱AI联合创始人唐杰。
• 唐杰在推荐信中透露，杨植麟大二

7 月 25 日消息，今日，一张清华大学特等奖学金答辩现场的老照片在社交平台刷屏。



有博主发文回忆称，2014 年 11 月 2 日清华本科生特等奖学金答辩现场，台上答辩的学生是后来创办月之暗面 Kimi 的杨植麟，而为他写推荐信的科研导师，正是后来联合创办智谱 AI、做出 GLM 的唐杰。



该博主感慨：" 一个后来做出 Kimi，一个后来做出 GLM，两个公司最高市值加起来 1 万多亿，应该是我清华校友中最值钱的一对师徒组合了。

"
【唐杰推荐信：他提出了一个全新的算法】
在推荐词中，唐杰回忆，杨植麟从大二上学期就加入实验室，第一个工作是在大数据、大网络数据下做分析研究，" 短短几周，他就成为了我们这个团队中的核心 "。



唐杰透露，杨植麟在研究过程中发现数据处理效率很低，于是通过认真分析，提出了一个全新的算法 —— 基于大规模并行化处理的算法，效率提高了几十倍，已在华为、腾讯等多个公司使用。

更让唐杰印象深刻的是，短短一年时间，杨植麟就在计算机领域一流会议上以第一作者身份发表了三篇文章。

此外，他还曾前往斯坦福大学交流，在全球癌症预测大赛中获得第一名，“击败了好几个来自斯坦福大学的团队”。



值得一提的是，唐杰还专门提到了杨植麟的课余生活：" 他创立了校园乐队 Splay，是主力鼓手，也是主力词曲作者，在实验室还有一大帮粉丝。

" 他当场表示：" 他是我这几年见过的最优秀的学生、最有天赋的学生，我强烈推荐他。

"
【杨植麟答辩自述：90% 专业课 95 分以上，成绩年级第一】
在答辩陈述中，杨植麟介绍，自己 90% 的专业课程在 95 分以上，所有程序设计课程均为满分，成绩位列年级第一。

他详细讲述了在数据挖掘实验室攻克社交网络谣言阻断问题的过程。

针对 " 数据规模大、标注成本高、实时监测难 " 三大挑战，他逐一给出了解法：
• 针对数据规模大，提出大规模并行化算法，性能提升数十倍，成果发表于国际会议 KDD 2013，算法被腾讯、新浪、华为等公司采用；

• 针对标注成本高，提出主动学习算法，可节省 95% 的标注成本，论文发表于 WSDM 2014，并受邀在纽约举行的会议上做大会报告 —— 只有 5% 的论文获此殊荣；

• 针对实时监测难，提出基于数据流的算法，可实时在线处理社交网络数据，论文发表于 CIKM 2014。

学术之外，他还在美国科学院院士、工程院院士 David Dill 教授指导下研究基于蛋白质阵列的癌症预测，作为第一作者参加由美国 MD Anderson 癌症中心和国际计算生物学会联合举办的 DREAM9 全球癌症预测大赛，击败斯坦福、哥伦比亚大学等机构队伍夺冠，论文发表于国际期刊 PLOS Computational Biology。

【现场问答：100 分是集体功劳，最大遗憾是乐队没夺冠】
答辩问答环节同样精彩。

被评委问及科研中 " 中间过程的精彩瞬间 "，杨植麟讲了 CIKM 论文的故事：推导一个星期公式没推出来，非常沮丧，直到某天戴着耳机走回宿舍，" 突然听着听着，我就知道怎么推了 "，回到寝室马上把公式推完，paper 差不多写了出来。

被问及 " 拿 100 分的经验 "，他归功于班集体：" 在整个班的共同努力下，我们每个人都取得了非常好的成绩。大三这个学年，我们班在年级前十名中占了 6 名。这完全是集体的功劳。"

被问到最大的挫折，他的回答出人意料：" 我大学本科确实过得比较顺利。

最大的遗憾，就是我们的乐队没能在原创决赛中获得冠军，只拿了一个原创歌曲奖。

但我觉得这没有关系，因为我们都在通往自己梦想的路上竭尽全力，这就是最好的事情。

"

陈述结尾，杨植麟说：" 这是计算机科学最好的时代，因为大数据带来了前所未有的机遇。

我希望在这最好的时代、最好的年华，做最好的事情：用计算机科学去解决人类社会中的重要问题，用数据改变世界。

"

十一年过去，当年的师生二人分别做出了 Kimi 和 GLM。那场答辩里的这句话，如今读来，更像一个预言。

[来源链接] https://www.ithome.com/0/981/470.htm

虚拟城堡

看到这张11年前的老照片真是感慨万千，唐杰和杨植麟这对师徒确实眼光超前。现在AI大模型发展得这么快，其实也极大地推动了地理信息数据应用的智能化。比如现在的Kimi和GLM大模型，在处理复杂地理空间数据、遥感影像分析以及智慧城市建模等方面都展现出了巨大的潜力。顶尖技术人才的远见，最终都转化为了推动行业变革的实际力量。不知道未来这两家公司在空间计算和地理信息领域会不会有更多突破？