卡内基梅隆大学（CMU）的Eric Xing（邢波）教授为什么能读完一般学校的分子生物学PhD后到伯克利去CS PhD？

Eric Xing当年为什么能在读了一个50名左右的学校Rutgers的分子生物学phd之后，去加州大学伯克利分校UCB读计算机科学博士？感觉像这种转行的一般都是第一个phd已经是名校名导才能转得好，我也看过Eric在Rutgers发的论文，很一般，不是很明白为什么能转到那么好的导师那里
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我不应该直接说看过发的论文很一般，其实我并不清楚论文是不是一般。抱歉了~~

匿名用户

龙猫、乔海军、光速兔子等人赞同

如果没有记错的话，Eric Xing 当年从 Rutgers的分子生物学毕业，拿到 PhD 学位后，第一步是去了UC Berkeley 的劳伦斯伯克利实验室 (Lawrence Berkeley National Laboratory, LBL) 做博士后，继续从事分子生物方面的研究。做了一年或两年 Post-doc 后，转行进入 Berkeley CS 读博士的。

转行的具体的过程不详，但猜测和伯克利计算机系算法大牛 Richard Karp (图灵奖得主)有关, Richard Karp 当年似乎在积极尝试做一些使用计算机算法革命 DNA 测序之类的工作。Eric Xing 的背景应该得天独厚。我估计是 Eric Xing 在博士后期间和 Richard Karp 有了一些愉快的合作经历, 在两厢情愿的情况下转成了 Richard Karp 的学生，后来 Michael Jordan 也加入成了 co-Advisor. 取悦学术大牛最有效的方式不是邮件陶瓷，而是面对面交流和直接合作，这方面当时人在 LBL 的 Eric Xing 应该近水楼台。当然，机会只青睐有准备的人。

声明: 没有向 Eric Xing 本人核实，仅仅是个人根据公共数据进行的推测。

发布于 2015-01-30 6 条评论感谢分享收藏 • 没有帮助 •

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熊辰炎，PhD在读@CMU, 搜索，知识图谱，机器学习

吴事、杨荣钊、井号键等人赞同

当时的情况估计了解的人很少了。作为邢老师的粉丝事后诸葛亮的说一句：
以邢老师的天赋+疯子一般的工作强度，不成功才是怪事......

天赋从我的接触上来说，完全超出了我的评价能力范围。只是觉得很聪明，到底多聪明我也说不上来...大概是我见过的最聪明的十数人之一吧...

最夸张的是邢老师的工作强度，真心不是想做就做得到的...

每当我周末/节假日晚上默默的回到空无一人的系里继续苦逼的干活时，只有邢老师那永远亮着的办公室能给我心里安慰...

邢老师是远近闻名的工作狂人，目测平均每天十二小时打底（包括节假日）。他在加州似乎还有start up，常年周末往西海岸飞。最近一年似乎和国内联系也很紧密，这个星期就又飞回去做讲座了...
别人回国做讲座都是休个假，飞回去再玩几天。邢老师一切工作照旧，中美航班上有同学也有看到过他全程工作= =
在这种强度下人家还每天中午固定去锻炼...

邢老师做事情还超级高标准，刚来CMU的第一年我先后修了他的10701机器学习和10708概率图模型（PGM）。那真是我人生第一次感觉是：“我知道这些都很有用，都很好，但是我真的不想学那么多啊呜呜呜呜呜呜”...

他默认每次课上课之前你都把reading全看完了，课上都是在reading材料的基础上往深了讲。如果你reading上的东西不会，那就不好意思，基本是不太可能听得懂的= =
问题是reading每周都是一百页起步...可不是做应用的那些看一看就知道在干啥的paper，这可是正经的一线机器学习会议和期刊的论文... 我记得第一个学期每天都是捧着感觉永远看不懂的公式，待着对自己智商的怀疑入睡的......（后来不怀疑了承认自己确实笨之后感觉开心了好多哈哈哈哈）

这还只是reading哦，两周还有一次作业，做出来时间因人而异，但是大体每次都是十页A4纸满满的latex打出来的公式，加上一道类似于写个类似LDA的编程题这样。

然后还有个Project，最后既要poster也要presentation= =。要想Project拿到好的分数，大概起码要做到一线国际会议的short paper的水平吧... 10701的project我们的评价大概在A~A-之间，后来改了改格式投去了EMNLP（自然语言处理的还不错的会）结果就中了6页short...... 很多做的更好的后来都中了NIPS ICML（机器学习的顶级会议）....

这还只是邢老师对上他课学生的要求，他对自己的要求据我观察是显著的更高的...

事后诸葛亮的看，这样的人不成名真是没天理了....

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大年三十不出意外又在gym碰见了邢老板=。= 不过好歹他除夕夜没有在学校。。。

我发现之前的照片似乎看错了... 多谢楼下匿名用户提醒.../脸红
不过邢老板工作狂的名声是远近闻名的，就不多证明饿了。。。

--------------------------3.22.2015更新------------------------------------

最新消息，邢老板和SCS系主任一起牵头和匹兹堡大学医院（全美排名前十的大医院）以及匹大一起拿到了一份可以每年养二十个人的大funding。这个funding在CMU这边会成立一个新的医疗与机器学习的研究中心，由邢老板负责... 正好符合他的Bio+ML双PhD背景。

回想回当年邢老师读完bio决定再去都ML的PhD那时候的压力和魄力，现在也算是“念念不忘，必有回响”了吧。

编辑于 2015-03-23 60 条评论感谢分享收藏 • 没有帮助 •

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Zhou Steve，量化策略研究员

高小晗、肖宇、罗一成等人赞同

利益相关: 本人不认识Eric 也没见过Eric.
看了Eric简历后分析如下:
1. Eric 的本科出身不差，清华大学毕业，物理出身比较适合转行计算机。
2. Eric是计算机硕士，之后读个计算机博士顺理成章。
3. Eric博士读的分子生物，这才是转行，后来在读计算机博士是回归本行。

4. 最重要的一点，Eric从简历上看，他申请第二个博士的时候有着极大的对于机器学习研究的热情和兴趣。

为什么这么说？
4.1 如果是为了找计算机方面的工作，Eric的计算机硕士加上计算生物的背景足够在业界找到一份不错的工作了，更重要的是，一般情况下，业界工资比学术界起步工资高。
4.2 根据4.1，作为博导收到Eric的博士申请或者陶瓷，直觉上会认为这个人不是来为了投机而读博士，而是真心为了学术。原因是
(a) 此人在找工作问题不大的前提下申请第二个博士，说明此人对业界工作兴趣不大，对学术兴趣大。
(b) 此人愿意在完成一个博士之后,再花上6年左右的时间进行另外一个博士研究，说明此人有着牺牲时间换取学术追求的精神。

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Eric在毕业后成为了卡内基梅隆(计算机排名数一数二)的助理教授，现在已经升为教授，成为了世界上最出色的计算机研究者之一。在这里，做一个事后诸葛亮的总结:
1. Eric付出了十年时间读了两个博士学位。
2. Eric非常适合计算机研究并取得了出色的研究成果。
3. 当初在伯克利，Eric的博导没选错人，Eric的确成为了出色的研究人员。

上述结论一半来自主观臆断，另一半来自时间证明。
附上Eric老师的一次访谈链接:
科研不是比赛，而是一种对未知和完美的自我追求——跟邢波（Eric Xing）面对面聊科研

发布于 2015-01-28 17 条评论感谢分享收藏 • 没有帮助 •

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匿名用户

月隐汐、wqren Ren、Larryxie之歌等人赞同

知乎首答，匿一个。我相信Eric Xing是一个很sharp的人，但是就他转行成功跟他的硕士导师Casimir Kulikowski（Dr. Casimir A. Kulikowski）有很大的关系。老爷爷的头衔是亮瞎眼级别的：
Honorary Fellow, International Medical Informatics Association (IMIA) (2012)
Member, Institute of Medicine, National Academy of Sciences (IOM-NAS) (1988)
Fellow, American Academy of Medical Informatics (ACMI) (1984)
Fellow, American Association for the Advancement of Science (AAAS) (1987)
Fellow, American Institute for Medical and Biological Engineering (AIMBE) (2003)
Fellow, Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) (1995)
Fellow, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) (1991)
Prize Scientific Exhibit, American Academy of Ophthalmology (AAO)(1983)

答主跟老爷爷讨论过这个问题。Eric当时能去UCB是因为老爷爷当时跟UCB有合作，再加上老爷爷自己就是最早开始搞bioinformatic+neural network的那一波人且UCB那边正好缺人然后正好就去了。当然，老爷爷也认为Eric自己也非常的sharp。但是我相信UCB这个level的学校不缺申请者，老爷子的推荐信和关系起了很大作用。这里说句题外话：四大确实牛，我听老爷爷的意思他们10多年前就已经开始布局ML、DM之类的，这种战略思维跟清北之流瞬间形成了对比。。

还有一个因素就是Rutgers research reputation真心是不错的，当年更好。在AWRU这种完全看科研排行版里面里面，无论是学校还是CS系都是相当不错的（Rutgers, The State University of New Jersey）。即使是USNews CS也是常年20~30。不过因为学校的发展策略，CS系目前处于衰落状态。。。

利益相关：答主也拿到了老爷爷的推荐信。。

发布于 2015-06-06 1 条评论感谢分享收藏 • 没有帮助 •

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三思孔明

邢老师在读生物博士期间，就拿了计算机硕士学位，也不是那么突兀。
从动机来看，读计算机硕士多少有些功利因素，读计算机博士则是纯粹的爱和“excited”了.
邢老师在Rutgers University读分子生物学博士(1994-1999)期间，因为计算机好找工作的原因（大神也曾现实）, 在(1996-1998)期间拿下计算机硕士学位，写的一手好程序，这样在邢老师博士毕业的时候，找到了计算机方面的一个工作。这个硕士学位多少给转行打下了基础。
之后邢老师对计算机理论产生了真正的兴趣，“get excited about it”, 下定决心读计算机 PhD, 申请了Berkeley, CMU, UW，MIT 四个学校，拿到UW和Berkeley的offer,选择了Berkeley. 邢老师虽然选了三位大牛作导师(Michael Jordan, Richard Karp, and Stuart Russell)，但邢老师足够独立并且具有创造力，研究点子大多是自己想出来的。于此同时非常勤奋，一周7天 ,每天平均工作12小时。从2000到2004,大神历时四年，拿到计算机博士学位。

关于转行，清华大学07年的一篇报道有详细描述: 学海无涯，不懈追求——物理系杰出系友邢波访谈(清华大学物理系)
@Zhou Steve 提到的那篇访谈也有些描述。(科研不是比赛，而是一种对未知和完美的自我追求——跟邢波（Eric Xing）面对面聊科研)
另外邢老师自己的主页简介中，概略的说了一下"Not totally satisfied with the extend and nature of understanding of biological phenomena I could reach via pure experimental approaches", (Eric Xing's Biography)

原文地址：http://www.zhihu.com/question/27844042