俄罗斯天才少女也选华为,22岁拿下世界编程冠军,同天队友也宣布加盟

博雯 丰色 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

华为又招来了两名天才少年!

但这次并非国内的“天才少年”,而是来自俄罗斯。

一位是刚刚在ICPC 2020上夺冠,年仅22岁的天才少女Valeria Ryabchikova:

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另一位Ilya Khlyustov年龄更小,20岁,本科尚未毕业,但也已经是ICPC 2021的半决赛优胜者:

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ICPC人称“编程界的奥林匹克”,已有超过50年的历史,是世界上规模最大、水平最高的国际大学生编程设计竞赛。

第四范式CEO戴文渊就曾获ACM-ICPC竞赛冠军,人称编程界“楼教主”的楼天城还在2007年的ICPC全球总决赛上夺得了第二名。

而这一届ICPC的世界冠军,能从来自104个国家、3406所大学的58963位参赛者中脱颖而出,“天才”之名可谓当之无愧。

两位年轻人在同一天加入华为在俄罗斯的科研机构,下诺夫哥罗德研究所,分别从事智能计算应用加速技术、算法和机器学习两个方向的研究。

并且,他们刚刚加入就被委以重任,双双担任“高级工程师”一职。

在接受采访时,Valeria Ryabchikova(下称“瓦莱里娅”,华为官方译名)笑着说道:

在大学时,我就考虑过加入华为。

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自大学开始的“华为渊源”

就像这位世界冠军说的一样,她与华为的渊源要从大学说起。

2017年,瓦莱里娅进入下诺夫哥罗德大学就读。

这是一所1917年建立的高校,全名罗巴切夫斯基∙下诺夫哥罗德∙国家优秀科研∙国立大学,是前苏联第一所国立大学,校名源自俄罗斯著名的数学家——尼古拉•罗巴切夫斯基。

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大学中的瓦莱里娅似乎和普通的大学生一样,发发自拍,晒晒猫,偶尔还因为科目太难而在个人账号上吐槽:

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△瓦莱里娅的个人VK账号(俄语圈社交平台)

不过,瓦莱里娅一直保留着她从小的兴趣,编程和数学,不仅加入了学校的信息科学数学机械研究所,还积极参加各类编程竞赛。

其中一个“编程比赛”就是Codeforces,一个类似Leetcode的在线编程平台,基本玩法也是根据题目在线完成任务,不过更偏向竞争式编程,主要面向竞赛,题目的原创性和难度都更高。

瓦莱里娅自十年级(相当于我们的高二)就一直活跃在这个平台上,上了大学之后,依然孜孜不倦地“打CF”、敲代码、做任务:

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到2020年时,她已经累计完成了近2000项任务,得分超过2100分。

就在这一年,一个名为PtzCamp(Petrozavodsk Programming Camp)的夏令营宣布启动,这引起了瓦莱里娅的注意:

这是一个专门针对ICPC进行“赛前培训”的训练营,不管是赛题难度还是赛制都与ICPC极为相似。

这对于热爱编程的瓦莱里娅来说,无疑是一个提前为顶尖的国际编程比赛积攒经验的好机会。

于是她便报名参加了第38届的PtzCamp,最终以高分夺冠:

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顺带一提,这一届PtzCamp的赞助人中也有华为,似乎从这时起,瓦莱里娅就与自己未来就职的公司有了冥冥之中的联系。

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也是这一年,一位叫做Shmelev Alexe的编程竞赛教练注意到了积极参加多场比赛的瓦莱里娅,于是邀请她加入了自己的ICPC训练课堂。

同年,第44届ICPC启动,“身经百战”的瓦莱里娅便与另外两位校友组成三人小队,在教练Shmelev Alexey的带领下走向了这场属于他们的“奥林匹克”。

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△教练Shmelev Alexey

不过,比赛还尚未完全开展,便因为疫情的爆发从2020年延期到了2021年。

而在2021年的8月份,团队教练Shmelev Alexey正式成为了华为下诺夫哥罗德研究所的一名高级工程师:

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△ Shmelev Alexey领英主页

在工作之余,Shmelev Alexey仍然会抽出时间帮助学生团队进行ICPC训练。

而他所就职的华为下诺夫哥罗德研究所对员工的“兼职行为”也十分支持,还为学生们提供了培训场所和一些力所能及的帮助。

这便使瓦莱里娅在大学期间就对华为有了一定了解,也因此在心中埋下了火种。

世界冠军和她的新队友

疫情最终将决赛推迟到了2021年的10月1日,为期5天,地点为莫斯科。

而瓦莱里娅和队友在比赛中一路高歌猛进,以ICPC北部欧洲(NCRC)赛区半决赛第二名的成绩顺利进入世界总决赛。

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2021年10月1日,共有118支队伍抵达莫斯科参赛。

他们需要在规定的5小时内对15道问题进行编程解答,使用语言为C/C++、Java和Python,问题内容有优化地铁时刻表、模拟空中交通管制、跟踪机器人运动等等。

最终结果由计算机评分,在规定时间内正确答出最多问题的团队获胜。

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瓦莱里娅和队友最先解出其中两道选题,最终成功解出12道赛题,是场中解题数最多的队伍,也因此捧回了ICPC冠军奖杯。

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而这届ICPC比赛才刚刚落幕不久,下诺夫哥罗德国立大学就又向第45届ICPC派出了新的队伍。

上一届世界冠军瓦莱里娅欣然前往,而这次队伍里加入了一名新成员——

同为信息科学数学机械研究所的成员,20岁的Ilya Khlyustov。

他和瓦莱里娅有着非常相似的经历,也是从“高中时期”开始在Codeforces上锻炼刷榜,截止到目前为止共刷了2139分。

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现在,这支新队伍已闯过第45届ICPC欧亚北部区域(Northern Eurasia Region)半决赛,正向着今年11月即将在孟加拉举办的世界总决赛进发。

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△ 左2瓦莱里娅,C位Ilya Khlyustov

而在2021年12月21日时,曾经的世界冠军和她的新队友就已被华为一齐收入囊中。

在被问到“加入华为的原因”之时,两人给出了相似的理由。

瓦莱里娅这样表示:

有很多聪明人在这里工作,并持续推动科学和技术的进步。

因此,在华为,我可以将自己掌握的知识充分应用在工作里。

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Ilya Khlyustov则认为,在“华为这样的大公司”工作将有机会影响“科技发展的进程”。

并且,这位20岁的年轻人还直言不讳地补充了“加入华为”的另一个理由:

我曾经以为华为只是一个IT公司,最近才了解到它还有很多研究所,这对我来说非常有吸引力。

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俄罗斯:华为第三大海外研发中心

其实,华为遍布世界的科研机构早已不是什么秘密。

本次招揽的两位天才少年的家乡俄罗斯,就已经有5所华为研究中心。

其中两个在华为刚进入俄罗斯市场时就已建立,分别位于莫斯科和圣彼得堡。

另外三个则应华为将发展重点从美国转向俄罗斯的策略,在2019年之后开设,分别位于新西伯利亚、喀山和下诺夫哥罗德。

现在,俄罗斯已成为华为在欧洲、北美之后的第三大海外研发中心。

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截止到目前为止,华为在全球总共建立了16个研发中心、28个联合创新中心。

除了上述的俄罗斯之外,法国有6所,最近成立的一家是2020年10月正式挂牌的华为拉格朗日研发中心,主攻数学和计算基础领域的研究。

其余5家则分别负责芯片、数学、家庭终端、美学以及传感器和软件研发。

在意大利,有华为米兰研究所主攻微波传输;

在德国,有华为慕尼黑研究所负责运营商软件、光网络和未来网络领域;

在日本,华为东京研究所则主要研究材料应用……

而纵览全球,华为不仅四处开设科研机构,也四处“网罗”顶尖人才,为其所用。

曾被任正非亲自授予特别奖项的土耳其科学家Erdal Arikan,他在2008年提出的PolarCode极化码,后来成为了华为5G的核心技术之一。

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而在去年,华为还陆续“拿下”了四位菲尔兹奖得主,并与他们开启合作。他们的研究方向涵盖了数论、代数几何、偏微分方程等等基础数学领域。

还有此前闻名国内,话题度拉满的“天才少年”计划。

其实,华为这种高薪狂揽天才和顶尖科学家的行为在带来热度的同时,也招致了不少非议。

但任正非在华为去年的优秀人才&“高鼻子”汇报上却仍然表示:

要关注‘高鼻子’人才的获取,给予海外研究所更多的预算。

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除此之外,他也提到,要主动拥抱不同国别、不同种族的优秀人才,加强对跨专业、交叉学科人才的获取与使用,不断提升创新能力。

这也正如在华为开启研究生涯新篇章的菲尔兹奖得主,洛朗·拉福格所说:

华为有许多人是基于10年或20年的远景来思考问题的,这一点难能可贵。

参考链接:
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/y5mllhT_oj5TgQ-s37YzGA
[2]https://codeforces.com/blog/entry/73869
[3]https://vk.com/id101457846

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让模型画 “数独解完后的样子”、“蜡烛燃烧6小时后的状态”,开源模型要么出现逻辑幻觉,要么无法把文字指令转化为精准视觉操作,形成难以跨越的执行鸿沟。研究者设计了一个独立的Thinker模块,它不直接生成像素,而是充当大脑,负责将模糊的用户意图分解为分层、结构化、且对下游生成器友好的中间表示。阶段,Thinker产生的多条推理路径直接由生成图像的视觉质量打分反馈,这迫使模型放弃空洞的辞藻,转而学习生成“视觉可执行”的指令。这种双向反馈机制,真正实现了脑与手的深度协同。

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0.9B跑出90%真机成功率!上海交大为VLA补上空间感

从多视角RGB提取紧凑的隐式深度表征,再以轻量方式融入视觉-语言通路,最后通过flow-matching动作专家输出连续动作。参数,不额外增加硬件负担,用紧凑的隐式深度编码把空间感写进VLA策略里,仿真与真机同时兼顾性能与部署效率。论文中,IDEM骨干约0.13B参数,并结合多视角深度预训练初始化,在轻量条件下引入与深度相关的归纳偏置。值得注意的是,相比只关注benchmark分数,论文也给出了部署侧开销与实时性指标。从RGB学几何,省了硬件,但不少方案依赖较重的基础模型,训练和推理成本偏高。

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Grok最新模型吃上Cursor「加餐」,马斯克:Coding实现巨大改进

Cursor数据其实更可能告诉模型,开发者在真实项目里,是怎么描述需求、定位问题、让AI读上下文、修改文件、修复报错、再继续追问的。更大的模型容量,往往能让它更好地理解复杂上下文、进行更长的链式思考,以及处理更具挑战性的真实开发任务~要知道,毕目前承载Grok所有生产流量都由0.5T的v8-small模型,也只有0.5T的大小。用户输入需求后,Grok Build不会直接动手,而是先制定详细执行计划,让用户确认后再执行。这边,也被马斯克亲口点名,补充训练里加入了大量Cursor数据,后续还会继续添加。

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刚刚,国产Agent模型闯入全球第一梯队!限时免费

从训练的第一天起,它的目标就不是聊天,而是干活。就像我在实测中感受到的那样,做完桌宠它问你要不要存成Skill,做完周报它提醒你设成定时任务,昆仑万维瞄准的显然不只是一个模型,而是一整套Agent工作生态。发现没,自从模型进入Agent时代后,大部分玩家在推主力模型时都会附带一个轻量版,这也很好理解,就像前段时间Snapchat前机器学习工程师说的那样:。一只小猫,能在屏幕上随机溜达,点击会说打工人语录,右键能切工作模式和摸鱼模式,工作模式带番茄钟倒计时,还要有喝水提醒、远眺提醒、拉伸提醒这些健康功能。

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