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Open AI 的科学家，Sora 项目的共同负责人
William Peebles 在 2023 年从 UC 伯克利获得博士学位，指导老师是 Prof.Alexei Efros。
在博士阶段的 3 年 9 个月内，他的毕业时仅发表了 2 篇第一作者论文：
1. The Hessian Penalty: A Weak Prior for Unsupervised Disentanglement
2. GAN-Supervised Dense Visual Alignment
此外，毕业时还有 2 篇论文正在投稿中：
3. LEARNING TO LEARN WITH GENERATIVE MODELS OF NEURAL NETWORK CHECKPOINTS
4. Scalable Diffusion Models with Transformers（已接收，Sora 的关键技术之一，结合了 Diffusion 与 Transform，但 Diffusion Model 最初是由“德国慕尼黑大学”提出的）
还有一位：
另一位 Sora 项目的共同负责人是 Tim Brooks，他同样是 UC Berkeley 的 Prof.Alexei Efros 的学生，并于 2023 年获得博士学位（他在 3 年零 5 个月的博士生涯中发表了 3 篇第一作者论文）。
Tim Brooks 是 Sora 项目的共同负责人，也是 DALL.E 的作者，他在 2023 年博士毕业，3 年零 5 个月的学习期间发表了 3 篇第一作论文：
1.Hallucinating pose-compatible scenes（2022）
2.Generating long videos of dynamic scenes（2022）
3.Instructpix2pix: Learning to follow image editing instructions（2023）
值得注意的是，他在博士生涯的第三年才开始发表论文。
此外，在读博之前，他曾在谷歌工作了两年，并在此期间发表了两篇工作论文：
1. Learning to synthesize motion blur（2019）
2.Unprocessing images for learned raw denoising（2019）
中国学术界的论文数量和引用量实际上已经超过美国（当然，约 70% 的引用来自国内），但诚实地说，基础创新的贡献依然较少。我们很多高校的“优秀博士毕业生”或“招聘标准”往往基于“论文数量”。
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这种以论文数量为标准的考核方式是否合理？工作质量的重要性是否应更加突出？
希望大家能分享看法，共同为改善国内的科研环境提供建议。
接下来谈谈他们的导师 Alyosha Efros。
- Alyosha 在 25 年前就对视觉和生成领域产生了浓厚兴趣，他的早期论文 Texture Synthesis by Non-parametric Sampling 曾获得 CV Foundation 的 Test of Time 奖。
- Alyosha 的许多早期研究成果在当时常常公开源代码、示例视频甚至现场演示，这在那个科研代码尚未普遍开放的时代是相对少见的。大家都知道，有多少论文对发布代码感到羞愧 …
- Alyosha 的研究 Data-driven Visual Similarity for Cross-domain Image Matching 当时便采用了大量数据驱动的方法进行三维重建。如今，大家都已认为数据驱动是一种标准手段。
- Alyosha 曾在巴黎工作，他曾提到巴黎的 Medici Fountain 喷泉的四季是他最喜爱的景色。这一场景还被用作他某篇论文的实验示例。
- Alyosha 自称名字为 Alexei，而 Alyosha 是他的昵称。他调侃道，自己的昵称居然比正式名字还要长。
- Alyosha 是伯克利的校友，他的毕业论文附录第一章是“伯克利周边的爬山指南”。他还提到，由于毕业论文需要经过评审，这可能是唯一被伯克利官方认可的爬山指南。
- Alyosha 近视非常严重，但他对计算机视觉和摄影充满热情。
总的来说，认真且有趣的灵魂是非常重要的。他的学生们同样也应该很认真且有趣。很多时候，这与论文数量并没有太大关系。
免责声明：Alyosha 是我博士论文委员会的导师之一。
