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Open AI 的科学家，Sora 项目的联合负责人
William Peebles，于 2023 年在加州大学伯克利分校获得博士学位，导师为 Prof.Alexei Efros。
在博士学习的 3 年 9 个月期间，他仅发表了 2 篇第一作者的论文：
1. The Hessian Penalty: A Weak Prior for Unsupervised Disentanglement
2. GAN-Supervised Dense Visual Alignment
此外，毕业时还提交了 2 篇论文：
3. LEARNING TO LEARN WITH GENERATIVE MODELS OF NEURAL NETWORK CHECKPOINTS
4. Scalable Diffusion Models with Transformers（已被接受，Sora 项目的核心技术之一，将扩散与变换器结合，但扩散模型最早由“德国慕尼黑大学”提出）
另一位联合负责人：
Tim Brooks，同样是 Sora 项目的联合负责人，也是 Prof.Alexei Efros 的学生，2023 年博士毕业，博士期间 3 年零 5 个月发表了 3 篇第一作者论文。
Tim Brooks 是 Sora 项目的联合负责人之一，他也是 UC Berkeley 的 Prof.Alexei Efros 的学生，DALL.E 的作者，刚刚在 2023 年获得博士学位，3 年零 5 个月的博士生涯中有 3 篇一作论文：
1.Hallucinating pose-compatible scenes（2022）
2.Generating long videos of dynamic scenes（2022）
3.Instructpix2pix: Learning to follow image editing instructions（2023）
值得一提的是，他在博士生涯的第三年才开始发表学术文章。
此外，在攻读博士学位之前，他曾在谷歌工作了 2 年，期间发表了两篇相关论文：
1. Learning to synthesize motion blur（2019）
2.Unprocessing images for learned raw denoising（2019）
在中国的学术界，论文发表数量和引用量已明显超过美国（当然大约 70% 的引用来自国内），但老实说，基础创新贡献仍然相对较少。我国许多高校对“优秀博士毕业生”的评估，或在招聘时常常基于“论文数量”这一标准。
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那么，基于论文数量的考核是否合理？工作的实质性重要性是否应得到更多关注？
希望大家能发表自己的看法，共同探讨如何改善国内的科研环境。
经过一番观察，唯一能切中要害的回答是这个
如何评价 Sora 的两位负责人及其理论作者，在博士阶段 3 年半仅发表 2 或 3 篇论文，而论文实质性的重要性有多高？
这两位的导师是 Alyosha Efros
他的特点有两个：
1. 他不喜欢发表无实质内容的论文，团队也不算庞大。
2. 他在学术界享有很高的声望，这意味着即使发表的论文不多，只要他认可学生并愿意支持，他们的就业问题不成问题。
由于第一个原因，这几位博士生在读博期间发表的论文数量并不多，而第二个原因使得即使只有少量论文，他们仍能进入 FAIR、Google Brain、OpenAI 等顶尖实验室。
然而，大部分博士生并不具备这两个条件，许多导师甚至尚未获得终身教职，如果不发表论文就可能失去职位。即使是那些已获得终身教职的导师，也缺乏如 Alyosha 那样的学术地位，学生们只能靠自己寻找工作，因此，发表论文的压力便随之而来。
因此，不必因为看到这个消息就对整个行业的风气进行一番指责，大多数人根本没有选择的余地。
唯一可能值得关注的，注意我只是说可能，是那些 在学术界地位显赫，学生前景光明，却偏好大量发表无价值论文，导致同行无暇思考，扰乱整个领域风气的导师。
