本文经AI新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。如何评价一个34岁毕业的医生？如果你还是一个有志于科研、二次攻读博士学位的人怎么办？最近，这样一位博士生在学术界引起热议，不是因为他的成就，而是因为他的牺牲。即将毕业的博士原本打算做博士后的，得知以后的科研和教学岗位可能会受到学校排名的影响，向博士后“同事”提出了一个问题：如果我来这里读另一个博士呢？他叫李昂，是杜克大学陈奕然教授的学生，研究联邦学习。就在几天前，他的论文被ACM主办的嵌入式网络传感器系统会议SenSys收录。这是自去年4月以来第6篇以第一作者身份被会议录用的论文！还获得了KDD2020最佳学生论文，被陈奕然誉为“系统级联邦学习研究的新星”。我不是系统研究方面的专家。与其说我在技术上教了他什么，不如说他带我学了四年。更让人惊叹的是他疯狂输出背后的励志求学经历。本科就读于河南大学，后在北京大学攻读软件工程硕士学位。毕业一年后，他放弃了在银行的高薪工作，只身前往阿肯色大学攻读博士学位。在计算机科学中。之后，他读了博士学位。第二次被陈怡然教授录取。在与量子比特的交流中，他强调：任何时候都不晚。因为没有所谓的起点和终点，最重要的是最终达到自己想要的目标。现实版生活重开模拟器李昂在河南大学读计算机专业本科时就想过做研究，后来又到北京大学攻读软件工程硕士学位。毕业后在北京某银行担任管理培训生一年，主攻财务管理。虽然在银行工作很愉快，但李昂还是觉得这样的生活并不是他真正想要追求的。一年后，他决定从银行辞职，继续攻读博士学位，继续追求自己的学术理想。李昂的第一个博士学位是在美国阿肯色大学攻读计算机科学。计算机科学不是学校的强项。所以他打算继续从事博士后研究。目标是他一直跟踪的杜克大学陈奕然教授。由于自己的简历不够好，报考陈怡然教授的博士后时，他也只是抱着试一试的心态。没想到陈老师竟然能回复他。△陈怡然教授招博士后爆料。没想到，陈老师不仅联系上了李昂，还与他进行了更深入的交流。虽然现在，陈先生回忆起自己开玩笑说是因为母校河南大学和父母在同一所学校，所以才在人群中多看了一眼。不过，在当时的交流中，李昂觉得陈老师是在发自内心地了解一个学生的学业理想和职业规划，而不是仅仅从纸上谈兵。当李昂提出“如果我来你们这里读另一个博士呢？”的问题时改变了他的人生，陈怡然的回答是：如果你有这个决心，一切皆有可能。在采访中，李昂总结道，自己第二个博士的内在原因。学习是他自己对学术的执着和热爱，外在的原因是他对陈老师的钦佩和仰慕。△陈怡然教授30岁重新攻读博士学位，李昂比组里的其他同学大很多，让他着急的不仅仅是年龄。在攻读第一个博士学位时，李昂的主要研究方向是与移动计算相关的隐私保护和安全问题。对于陈老师主要做的AI相关研究，李昂觉得自己在这方面的知识积累还不够，对AI领域的发展也不是很熟悉。当时，他很着急，一直想着如何快速找到突破口，尽快展开研究，赶上这个差距。出于这种心态，李昂每天都跑到恩师陈奕然的办公室，向他讲解文章的思路。陈怡然建议他不要急于发表文章，而是从研究方法论着手，发现问题、发现问题、解决问题，最后如何以论文的形式呈现结果。这种对完整的科研体系的培养，正是李昂在以往的学习和研究经历中所欠缺的。后来，李昂在杜克大学的研究工作逐渐步入正轨。一开始，他的论文经常被拒绝。一方面，李昂陷入了对自己能力的怀疑，另一方面，他也对审稿人产生了负面情绪。陈怡然用自己的科研经历开导他：如果总是带着抗拒的眼光看待审稿人给出的客观建议，无助于提高自己的研究水平。从2019年一篇被Infocomm拒的论文开始，李昂的心态逐渐发生了变化。他试图站在审稿人的立场上思考，自己的研究还欠缺什么？还是论文的呈现方式存在缺陷？按照这个想法，李昂和他的团队最终对文章进行了较大的修改，加入了大量的实验数据。修改后再次提交到MobiHoc2020大会，比较顺利的被接受了。这也是李昂第一篇以第一作者身份在国际学术会议上发表的论文。后来，李昂对自己越来越自信，走上了“科研快车道”。2020年4月以来，论文连续被MobiHoc、KDD、IoTDI、MobiCom、SEC、SenSys收录，并获得KDD2020BestStudentPaper和SEC2019BestPosterAward。李昂表示，所谓的快车道，只是外界看到的从产出上看的结果，背后是一个长期积累、量变到质变的过程。在他的第二个博士学位期间。学习期间，他积累了大量与该领域相关的理论知识，阅读了大量文献。除了持续关注学术会议和期刊上的论文，他也一直在关注行业的发展趋势。在银行的工作经历使他能够积极地与学长和同学交流。当然，这也离不开陈奕然老师的指导，对他购买各种实验设备的支持，对他参与国际学术交流的鼓励。最受关注的隐私计算说了这么多，是不是很好奇李昂研究的是什么领域，受到很多学术会议的青睐。以刚刚被SenSys收录的这篇文章为例，它提出了一种新的联邦学习框架，可以解决联邦学习训练过程中的数据异构问题。具体分为以下三个方面：在联邦学习的训练过程中传递二进制掩码（而不是局部模型的参数）；使用客户端的本地数据来学习二进制掩码；并通过嵌入局部数据的个性化信息来解决数据的异质性问题，冻结局部模型的参数，并加入一些结构稀疏性约束。论文题目联邦学习是李昂博士的主要研究方向之一。他表示，他的总体研究方向应该是更多的应用系统，但具体的研究内容还是离不开理论。例如，差分隐私技术需要非常扎实的统计学理论知识作为基础。联邦学习目前面临的挑战：通信成本、数据异构、计算能力或性能不足，正是他现阶段主要研究的问题。与此同时，寻找更好的隐私保护技术成为李昂博士的第二个研究方向。在这篇KDD2020最佳学生论文中，他提出了一个隐私保护的数据众包框架：TIPRDC。实验表明，这是一个在效用-隐私权衡方面优于其他现有方法的框架。具体来说，TIPRDC框架可以在中间表示中隐藏隐私信息，同时最大限度地保留原始数据中嵌入的原始信息，供数据收集者完成未知的学习任务。也就是说，可以在保护个人隐私的前提下，进行更便捷的大数据采集。在此框架下，可以更好地训练和开发更大规模的深度学习模型和应用。然而，在实际部署应用时，往往会受到计算资源的限制。这也引出了李昂博士的第三个研究方向：开发基于边缘端/服务器端的协同计算框架。这篇发表在边缘计算会议SEC2021上的论文提出了一种部署在边缘设备上并具有更高通信效率的模型LotteryFL：该框架可以提高17.24%的推理准确率，降低2.94%的通信成本。翻看李昂博士发表的论文，不难看出，隐私保护是他目前最关心的问题。李昂博士在接受采访时也表示，在物联网设备高度普及的当下生活环境中，我们面临的隐私泄露风险比以往任何时候都高。例如，我们日常生活中随处可见的虚拟助手、智能摄像头以及各种智能设备无时无刻不在收集着我们的个人数据。然而，对于这些数据的存储位置、流向、具体使用场景等，大部分用户是完全不清楚的。如何保证数据流转的透明性，为用户提供更清晰的管理这些数据的权限？李昂博士认为，这是一个非常值得进一步研究的课题。永远不会太晚，现在Leon即将获得第二个博士学位。他仍然坚持最初做研究的志向，打算在学术界找一份教职。谈及科研初衷，李昂回忆起刚进入大学时对乔布斯的仰慕之情。我特别感谢不断迭代的智能设备和不断进步的技术，真正改变世界和人类生活的力量。甚至被问到他会推荐什么书，他都会毫不犹豫地提到《乔布斯传》。这成了李昂做研究最原始的动力和最终目的。慢慢接触科研后，李昂对科研的热爱更进一步：它能给我最大程度的自由。一方面可以拓展自己的想象力，探索自己想知道的前沿领域。另一方面，利用前沿科技改变日常生活，或者融入社会生产解决问题。也正是因为这个原因，以及家人、同事和陈奕然教授的大力支持，他才能一步一个脚印地抵挡住外界的非议，始终坚定不移地走科研这条路。如此励志的求学经历，也鼓舞了很多人。有网友表示：是的，只要下定决心，其实可以做很多事情！其他人突然对攻读博士学位感兴趣。我也想在高龄获得博士学位。也有网友感同身受，想到自己的身世。从第二本书一路走来，我真的对科研有了一种向往。现在我刚刚开始我的第二个博士后年。但正如李昂所强调的，任何时候都不晚，只要坚持自己的理想。对于立志做科学研究的人，他给出了这些建议。第一点，大家不要着急，一定要静下心来，脚踏实地的做自己的研究。第二点，找到真正的兴趣所在，明确自己想要什么。明确了自己的梦想和目标之后，就要开始提前规划自己的未来，剩下的就是努力了。这一点尤为关键，尤其是在博士期间的瓶颈期。读书的时候，心态会改变很多东西。李昂特别向从事交叉学科研究的同学们提到了三个必备的能力。快速学习，识别专业研究的能力和沟通与协作的能力。最后，祝愿李昂医生万事如意，心想事成！
