罗福莉：天才AI少女“祛魅”记｜“我更希望别人因为我的能力认识我”

原来他们是这样走过来的！

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本篇讲述天才AI少女罗福莉的故事。她曾是知乎热搜体、顶会论文狂魔，但她却说：“我并不希望被神化、娱乐化，更希望别人因我的能力而认识我”以下为采访全文，欢迎阅读~

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天才AI少女、95后AI萝莉、ACL8篇论文作者……当这些标签一次性集中在罗福莉身上时，赞誉和压力也随之而来；保研北大、在顶会顶刊发文章、拿遍大厂offer、进入阿里达摩院、转行跳槽知名私募公司……这些经历注定了罗福莉是个“有故事的女同学”，也让她在知乎“一夜爆红”。

在这过程中，她有过诚惶诚恐，但从未迷失摇摆，最终她找到了自己的方式，与这样的“开挂人生”和平相处。

成为“天才AI少女”以后

“我是一个很有分享欲的人，从小的梦想也是成为一个老师，但我并不希望被神化、娱乐化。”谈及在知乎上被誉为“天才AI少女”的经历，罗福莉这样说。

2019年，一位北大硕士，因在NLP国际顶会ACL 上发表 8 篇论文（其中2篇一作），曾登上知乎热搜，这也让亲自下场回答知乎问题的罗福莉本人，一夜成为了“知乎红人”，各种声音蜂拥而至，她也确实因此备受关注。

罗福莉把走红知乎归结于偶然，这让她有点受宠若惊甚至是害怕。“是因为正好处在AI论文集中爆发的一个时代，而我又恰好被关注到了，不过是稀疏平常的一件事……但突然之间千奇百怪的机会都来了，有找我出书的、有找我录公开课的，甚至有经纪公司找来的”。

对于这些“千奇百怪的机会”，罗福莉大多都拒绝了，因为她知道这不是自己想走的路。倒是一些技术分享、学校讲座，她都欣然接受，“将门和 Techbeat 社区第一时间找到了我，这些分享我都是很愿意的，就是更希望能做一些实在的事情，低调一些。”

 罗福莉Talk分享 

《预训练语言模型体系AliceMind》

《属性可控的文本改写和生成》

尽管“知乎风波”给罗福莉带来了一些烦恼，但她还是很开心自己的经验能够激励和帮助到后来人。一两年后热度散去，她也在校招中斩获了各个大厂的黄金offer，来咨询她经验的师弟师妹越来越多，罗福莉索性开设了自己的同名公众号，也尝试在视频号和B站上分享自己的校招经验、学术研究心得等，颇受欢迎。

知乎账号：罗福莉

不过最近几个月，罗福莉的自媒体账号处于停更状态中，对此，她这样解释——“现阶段刚刚跳槽到金融量化行业，对于我而言也是一个新领域，不敢在这个时候'瞎说'，还是希望先积累一些东西再和大家分享。”

罗福莉做自媒体的初衷，就是为大家提供更有价值的信息，此时的她站在新的起点上，自觉还有很长的路要走，不轻易、不随意发声也是她一贯的低调作风。即使是进入到新公司后，罗福莉也尽量避免提及过去的“故事”。她并不否认这段经历给她带来的收获，只是希望大家能够更为客观地看待她的学术与工作成绩，而非仅仅被冠以“长得很好看、天才少女”这些标签。一如她所说“我更希望别人因为我的能力而认识我”。

从“顶会论文狂魔”到“阿里达摩院AI萝莉”

“北大硕士生一次性在国际顶会ACL中标8篇论文”在知乎上无疑是一个好话题，面对各种争论，罗福莉选择“亲自下场”在问题下主动表达，言语里平和且自信——“我认为自己是付出了足够的努力，当然也可能有运气加持；关于我的工作价值，相信大家看了paper和code后会有判断...”

两年后罗福莉的名字再次出现在知乎热搜里，她的身份又多了一个“阿里达摩院”的标签。毕业后罗福莉在众多机会中选择了阿里，投身工业界。在达摩院，罗福莉主导开发的跨语言预训练模型VECO，成为深度语言模型体系AliceMind八大模型之一，并被顶会ACL2021录用，她也在AliceMind集体开源中挑起大梁。

AliceMind中的Alice意为“Alibaba’s Collection of Encoder-decoders”，追求简单可用，一切皆从业务实际需要出发。AliceMind登顶了多模态权威榜单VQA Challenge 2021，并在阿里内部数十个核心业务落地，日均调用50亿次，活跃场景超过200个，其中不乏大家熟悉的天猫精灵智能音响等。

参与这样直指业务的项目，让罗福莉有了非常不同过往学术研究的体验，如她自己所言，进入工业界更多思考的是架构在不同业务场景下的通用性，而非仅仅追求模型的庞大、复杂和丰富。

学术研究硕果累累，却没有继续读博深造。这对于罗福莉来说，是一步想把路走得更宽的棋——“既然已经具备了博士毕业的学术水平，那在最好的年纪就去做一些不一样的事情。”

基于这样的身份转换，罗福莉对学术与实践之间的关系也有了新的认知——“好的学术研究应该用一句话就能说清楚，学术研究中在或许有些‘失真’的公开数据集上有不错的效果的可能就是好的模型，但在实际应用中，能够work的模型才是好的。什么是有落地价值的学术研究，到工业界看看大家都在用什么或许就知道了”。

女生做学术研究，是为了上到一个更好的平台

无论是在学术届还是进入工业届，95后的罗福莉都交出了十分亮眼的答卷。作为女性AI从业者，她并没有过多关注性别带来的影响，而是用相对客观的心态去做事，并找到正确路径，把事做好。

罗福莉对女生读博做研究，提出了一个新思路——“女生去做学术研究读博士，不见得未来一辈子都要做研究，或许可以通过做研究的自我提升的过程，让自己上升到一个更好的平台，这条路是清晰可复制的，有很及时明确的正反馈后（比如发表一篇顶会论文，拿到了某个会议奖项等），可以不断进入积极的正向循环里，从而大大充盈女性自身的自信心。同时，那种不断突破前任工作的思想，也进一步激发了自己接触新事物的好奇心。‘乐观自信’&‘保持好奇’，我觉得这是女性最值得拥有的特质之一。”

罗福莉并不回避女性在职场中、家庭中遇到的困难与挑战更多，但这并不代表着女生不适合从事AI行业。反而在她看来，女生的coding能力不见得比男生差，在学术研究中所需要的沟通能力、写作能力、团队协作力上，女生甚至是可以更胜一筹的。“希望学技术的女生不要放弃，不要因为这个圈子女性太少而否认自己的潜力。你可能更有机会成为那个独特而闪闪发光的个体。”

没有一夜爆红，都是量变到质变

她笃信做学术是要一步步来的。“顶会发文章不是最有价值的，但也是有意义的。”罗福莉所在的实验室，每个人都有非常漂亮的学术成绩。她认为在顶会顶刊发表文章的数量，不应该成为评判学术能力的标准，但量变到质变的过程是要有的。

罗福莉把做好学术的经验划分为三个阶段——“在第一个阶段的初学者，最重要的就是动手去做，这比什么都重要。如果有导师或者师哥师姐领路最好，没有也可以自己寻找方向，总之不要只是停留在想。”

第二个阶段是跑通做学术研究的完整链路，这时你的效率会大大提高。“比如我的第一篇文章诞生之后，我的第二篇、第三篇所用的时间就会大幅度减少，从一年一篇到半年一篇。”

而第三个阶段是她尤为看重的，就是思考自己的研究价值，去引领一个流派的方向，去与同行进行有效的交流，而非仅仅是“图快”发更多的重复性论文。“在研究的后期，一定不要沉浸在自己的小世界里，为什么学术研究总是会有一些会议，就是为了能让大家更为open地互相交流沟通。”

参加ACL2019顶会，poster环节大家open交流

今天的罗福莉，有着丰富的学术成果、精彩的职场履历，但她却一再强调自己“起点很低”，之所以愿意去分享，是因为她很想激励那些和她一样不是一开始就领跑的伙伴们。

行至今日，罗福莉总结出来的成功经验是“未雨绸缪，长久专注”，她的目标总是单一且有规划的，在她既定的轨道上稳步向前——刚入大学想保研北大，于是就从电子系转系到保研比例更高的计算机系；想要拿到保研名额就要有相应的学术成果，于是在别人玩的时候，她就拿出了高三的学习劲头；专注写代码可以一口气写六七个小时，水都不喝一口；甚至看电视广告的时候都是百分之百的专注，“家里人喊我都听不见那种”。

罗福莉形容自己就像是一只蜗牛一样，不追求最快但每一步的路径都清晰可见，这样的人生看似没有什么高光时刻，但却有了更多的水到渠成的闪光。罗福莉并不靠兴趣驱动做事，而是在一次次的正反馈中汲取力量再向前。

幸福是有自由去选择

对于罗福莉来说，人生大多数的事情都在自己的规划之内，唯独谈到爱情婚姻，她用了一个有趣的形容词“唐突”。95后的福莉选择和先生“英年早婚”，看似是偏离了原来的计划，实际上却是因为两个契合的人提前在好的路线中相遇。

罗福莉和先生是同行，也都是“停不下来”的性格，更为重要的是，他们在价值观上高度契合，在生活和工作中给予彼此需要的支持。对于未来的规划，罗福莉夫妇有着一样的期待就是“共同成长”。“回过头来看我怎么做了这么不理性的一件事，但是幸好现在看来结果还不错。”

罗福莉出生在四川小城一个普通家庭，她的成长贯穿着父母白手起家的奋斗史，也让她拥有了“即使起点很低，通过自己的努力也会过上好生活“的朴素价值观。随着阅历的增加，罗福莉对幸福的定义也慢慢延展——

“小时候我觉得幸福就是有一份好工作，赚很多钱，到了北京看到了更大的世界，我对幸福的定义变成了有自由去选择。” 她提到，自由有两大前提：“第一大前提，全面了解！所以我希望自己一直保持好奇心，时刻有信心全力投入一个新的领域，从互联网跳槽到金融量化，就是来自于此；第二大前提，有足够的实力、底气、和信心，我想不停歇时刻提升自己，专注而深入”。

无论是学业还是事业，亦或是爱情婚姻，罗福莉为自己开拓了更大的空间，有更多元的选择，若干年后，她也许并不再是人们眼中的“天才AI少女”，但她所做的每一件事，都会让“罗福莉”成为一个更立体的更有力量的人，成为罗福莉原本的样子。

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嘉宾介绍

罗福莉

罗福莉，北大硕士，阿里星，曾任职于阿里巴巴达摩院，现加入幻方量化从事深度学习相关策略建模和算法研究。主要研究方向包含预训练语言模型，主要聚焦于多语言预训练VECO以及超大模型落地技术S4的系统化建设，主导阿里预训练语言模型体系AliceMind开源等工作；同时也致力于文本生成研究，如文本风格转换、带控制的文本生成、双关生成等；早期研究方向是词义消歧。目前已经在ACL、EMNLP、IJCAI等自然语言处理顶会上发表20多篇主会论文。

个人公众号/知乎：罗福莉

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