（本文章來自公眾號「微軟學術合作」）
用純粹的學術研究來定義來自北京理工大學的石博天的博士生活，似乎有些過分平淡。
他的博士之路不乏幾分戲劇性色彩：一周之內，他連續收到了 IJCAI 和 ACL 兩個頂級會議的稿件錄用通知。「前一天還在為按期畢業發愁的時候，突然就達到了博士畢業的要求。」他這樣描述這段經歷。
但他的學術生涯也絕不是一帆風順的：一篇論文經過多番修改，投遞三次才被錄用。幸運的是，他也繼而總結出了論文「一投即中」的秘籍，如今的他，頗有幾分風吹雨打後閒庭信步的從容。
在學術之外，石博天也給自己的博士生活加了不少佐料。一些飽含奇思妙想的小發明，不時在他的手中呈現。他還為了測試自製的「物聯網」裝置，專門養了只刺蝟。
骨子裡，他是個不折不扣的「極客」。把超乎尋常的熱愛化為行動，將科技創新作為生活前進的標杆……這樣的他好像註定和通常打上「沉悶」註解的博士生涯說再見了。
學術新手的論文投稿初體驗
石博天是微軟亞洲研究院的「老熟人」。如今博士四年級的他，與 MSRA 的緣分在碩士階段就已開啟。第一次實習，讓石博天決定攻讀博士；第二次實習，讓他從零開始學會了如何做研究。
2015 年，碩士二年級的石博天第一次來到微軟亞洲研究院實習，他的目的很明確：希望體驗到企業級應用從策劃、開發到運營的整個流程。石博天的 mentor 微軟亞洲研究院主管研究員紀蕾也非常支持他的想法，並安排了相應工作。
當時，石博天負責網頁結構和內容分析的相關工作：抓取、篩選、清理網頁內容，並對數據進行深入分析。「在 MSRA，我接觸到了覆蓋範圍廣、對用戶影響力大的工程項目，還有機會將自己的研究落地、整合到現有產品線。」 石博天的實習體驗遠遠超出了自己的預期，在頂級研究院的經歷也讓他決定攻讀博士，探索自己在科研方面的更多可能。
第一次實習結束後，石博天仍對微軟亞洲研究院念念不忘。時隔一年，他再次提交實習申請。基於第一次實習的優秀表現，石博天獲得了重返 MSRA 實習的機會。這一次，他的 mentor 依舊是紀蕾，但他希望能從零學習如何做學術研究。
再次來到研究院，已經是博士生的石博天主要負責研究如何用自然語言處理與多模態特徵融合技術輔助完成視頻理解，並運用知識圖譜來提升視覺表示學習的性能，他也開始在 mentor 的指導下完成自己的第一篇正式論文。
學術新手石博天並沒有一下就掌握科研的法門。由於缺乏科研寫作經驗，這篇論文的初稿前後花費了他一個月才勉強寫完。雖然紀蕾幫助他對論文內容進行了精修，但直到論文投遞時，論文的行文結構仍不盡如人意。
驚喜沒有出現，第一次投稿以失敗告終。被拒後，紀蕾指導他針對審稿人的評審意見，又對文章進行了一定修改，但由於兩次投稿時間間隔較短，修改並不完善。第二次投稿，再度被拒。
在 MSRA 找到論文「一投即中」的秘籍
挫折沒有讓石博天放棄。
第二次投稿雖仍未成功，但這一次，從學術價值到文章結構，審稿人都給出了具有建設性的詳細意見。結合這些意見，石博天與 mentor 紀蕾對這篇文章有了更為清晰的認知：這項工作具備一定學術價值，但寫作方面是短板。
痛定思痛，紀蕾帶領石博天挑出了大量本領域的優秀論文，學習他們的寫作風格。石博天也積極與同組同事一起閱讀論文，討論行文方法。從修辭語法，到邏輯結構，他和紀蕾幾乎將整篇論文重寫了一遍。
近三年潛心的打磨和積累後，石博天終於迎來了接續不斷的收穫。第三次投遞，論文成功被 IJCAI-2019 接收。好事成雙，另一篇剛剛寫完的論文，也在同一星期被 ACL-2019 錄用。兩篇論文被頂會接收，讓他順利達到博士畢業要求。
「投向 ACL 的文章只用了一周時間寫完，沒想到這麼順利就被錄用了。」顯然，這對他來說是個意外之喜。
關於寫作科研論文，現在的石博天已找不到當年的「小白」模樣。「看久了論文，就可以自動地將眼前的文章歸為兩類，」 石博天說， 「一類是『學術新星』所寫，哪怕內容與結論無可指摘，但品其文風總有一種隔靴搔癢之感。另一類從文章的邏輯與結構一看就是『行家』所撰，通讀之後順暢無比，並能從中獲得很好的啟發。」
行文結構和用詞，是辨別「行家」的重要標準。石博天說，論文應儘量與同領域優秀論文常用的行文結構保持一致，這能夠幫助審稿人降低理解難度，使其將更多精力投入到文章內容本身，防止因閱讀障礙出現對文章內容的不必要的誤解。「如果你文章的結論很好，但如果行文格式與邏輯組織顯得不那麼『專業』，那麼這篇文章就會有可能得不到審稿人相應的重視，那麼無論多麼有價值的結論，都可能會被埋沒。」
同時，「論文中的用詞最好是學術用語，可以嘗試貼合當下研究者的用語習慣。」石博天說。言之有物固然重要，但只有言之有方，才能為伯樂照亮發現自己的道路。
五年師生情，mentor 帶我厚積薄發
「亦師亦友」，石博天這樣形容自己同 mentor 紀蕾的關係。近五年指導，讓石博天與 mentor 之間培養出了難能可貴的默契與信任。除了每周一次的定期組會外，遇到需要討論的問題，石博天和紀蕾就會隨時找一個討論室開啟頭腦風暴。研究在問題得到及時解決的良性狀態下，不斷有條不紊地向前推進。
「紀老師是非常親切謙遜的人，會主動幫助我們解決研究難點。一些我們無法應付過來的實驗，她也會主動提議幫助我們一起完成。」石博天笑著回憶，「這也是我對 MSRA 實習項目充滿感激的一點：在這裡mentor不會命令你必須做什麼，而是讓我們實習生以『合作者』的身份，充分發揮主觀能動性，與 mentor 們一起積極自主地去探索最前沿的學術新知。」
一次並肩奮鬥的經歷讓他們印象深刻。合作完成一篇論文時，截稿日期臨近，但石博天正在澳門參加 IJCAI 2019 會議。參會之餘，他就在酒店遠程做實驗，而且實驗結果每天都會有好消息。會議結束回到北京，離截稿只剩一個星期，他們合計後決定破釜沉舟趕上這次投稿。之後，他們每天從早到晚討論、寫作、修改，全力以赴並成功投稿。
紀蕾也是石博天一路成長的見證者。「在這四年多共同相處的時間裡，博天的學術視角逐漸開闊：剛開始進行學術研究時，他主要以『窮舉式』來尋找解決方案。隨著經驗積累，他逐漸有能力在眾多可能的分支中規劃出一條解決問題的路徑並付諸實踐。」 紀蕾說。
除了 mentor，與其他組內老師的交流合作，同樣讓石博天印象深刻。在進行多模態相關的研究時，石博天常與微軟亞洲研究院高級研究員段楠等同事討論。「段老師深耕自然語言處理與知識圖譜技術多年，在這方面有著非常有價值的積累。這些跨領域知識的交匯結合與指導，使得每次討論之後都收穫頗豐。」 石博天說，「這也是 MSRA 與一般高校實驗室相比的一大突出之處：各個研究方向學者們之間的學術交流非常頻繁，在各自領域經驗的碰撞中就會產生無數火花，從而推動整個學術社區的良性發展。」
石博天也非常感激自己博士期間的導師、北京理工大學牛振東教授的指導與幫助。剛踏上博士道路的石博天，也曾為未來的職業方向感到困惑。牛老師建議他從事研究性工作，「學術是經驗積累型的工作，隨著時間的增長會變得更加有價值。」石博天將導師的建議銘記在心，這也對他未來的發展影響頗深。「具體到研究項目上，牛老師作為一位有數十年研究經驗的老師，能夠在宏觀層面指導我的研究思路。」
極客生活：博士生活不止眼前的科研
作為一位非典型工科博士，石博天不願將自己的全部生活只與科研耦合。攝影，各種小發明，他甚至幫我們寫了一個將採訪錄音轉寫為文字的小工具。雖然是「純粹出於愛好」，但這些奇思妙想，無意中勾勒出了一個科技極客趣味橫生的時光。
石博天的微信頭像是自己的寵愛有加的小刺蝟。小傢伙靈巧可愛，但石博天卻看到了自己愛寵身上的另一種可能。為了幫助自己更好地理解物聯網的奧秘，石博天為刺蝟布置了裝有傳感器的飼養箱。各種智能硬體齊上手，如今刺蝟的窩，已經儼然成為了恆溫、恆濕的未來之家。石博天告訴我們，自己的「刺蝟實驗」已經可以實現生長環境的監控，進而能夠對溫濕度進行調節。下一步，他計劃開啟遠程監控、自動投餵等功能，向著自己理想中「刺蝟科學養殖」進一步推進。
「他有很強的綜合能力，這種綜合能力主要來源於對領域知識的興趣和學習能力。他對很多最新科技總有一種『自來熟』的感覺。」紀蕾這樣評價這位極客。
在 MSRA，石博天不只是坐在工位上趕論文，他也是各種實習生講座的常客。除去計算機領域的專業論壇，各種交叉領域的講座也讓他印象深刻。數字媒體、心理學、天文學，這些領域與計算機的交叉研究滿足了這個極客的更多求知慾。
「這為我打開了無數種新的可能。我們的日常工作除了計算機與數學，基本接觸不到別的學科。研究院的這些 talk 第一次讓我意識到，原來 AI 算法應用於各領域會產生這麼大的貢獻。」 石博天讚嘆連連，「我們能夠用無數散落在街角的傳感器所收集到的數據對城市污染物的擴散進行預測、可以用算法反推天文觀測中愛因斯坦環背後所體現的暗物質結構、也能用大數據技術對抑鬱症患者進行自殺干預和心理疏導。What Amazing！人工智慧背後不再只是冰冷的數學公式，更充滿了『黑科技』和『溫情』 。」
在微軟亞洲研究院度過了大部分的碩博時光，在這裡的經歷很大程度上幫助石博天完成了未來規劃。從北京理工大學畢業後，他計劃前往工業界裡的研究機構工作，「這類工作可以找到學術研究和產品落地的平衡，讓我看到研究成果能夠產生的實際價值，這是一件很有成就感的事情。」石博天說。
既在研究中不斷嘗試對科研邊界的突破，也不缺乏對生活中瑣碎樂趣的體察，石博天的研究和生活在名為熱愛的追尋下近乎完美地融合在了一起。石博天也即將離開這個見證他一路成長的地方，待到再次啟程，在 MSRA 的收穫將化為寶貴的能量與回憶，伴他一路前行。
Mentor 寄語
石博天在微軟亞洲研究院實習的這幾年裡，以一種如同「全棧工程師」的角色投身於工程和學術研究中，展現了他極強的綜合能力和學習能力。他不但能夠針對討論過程中獲得的啟發迅速構建原型並進行充分的實驗，還能利用自身對新鮮事物高效學習的優勢輔助的學術研究，並提高產出與效率。最近一段時間以來，他的研究重點是利用多模態數據輔助進行視頻理解和利用知識圖譜輔助視覺表示學習，其中研究成果已有多篇論文被 IJCAI、ACL、AAAI 等會議錄用。2020 年初，他即將離開微軟亞洲研究院，開始投身於未來的學術研究中，也希望他能夠不忘初心，畢業後在工業界和學術界獲得成功，利用人工智慧技術，賦能人類的發展與進步。