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「青年万象」出品

算法的逻辑推演就像一部精彩的推理小说

线索早已埋下，逻辑严丝合缝

真相揭晓时，自会感叹其精妙所在

高瓴人工智能学院2022级博士生杨铭基

是阿加莎·克里斯蒂的忠实读者

更是痴迷于在算法世界中“破案”的“侦探”

《罗杰疑案》中的一句

“所有真相都摆在眼前

只等你用逻辑将线索串联”

不仅是探破诡案的秘诀

更是杨铭基在理论计算机科学领域解密的“信条”

破题，一“键”三连

2025年秋天，杨铭基的科研履历上增添了亮眼的两笔。

10月，杨铭基的论文PageRank Centrality in Directed Graphs with Bounded In-Degree（《入度有界有向图上的PageRank中心性计算》）被SODA 2026录用。SODA是离散算法与数据结构领域的顶级国际学术会议，以严苛的评审著称。这项研究聚焦于有向图上单节点PageRank计算的复杂度难题，成功消除了该问题在关键参数场景下长期存在的理论间隙，使计算复杂度的上界与下界首次完美匹配。

一个月后，另一篇研究成果也迎来喜讯——论文On Solving Asymmetric Diagonally Dominant Linear Systems in Sublinear Time（《亚线性时间内求解非对称对角占优线性系统》）被ITCS 2026接收。ITCS会议素以青睐革命性与概念性创新而闻名。此项工作攻克了“非对称对角占优线性系统”的亚线性时间求解这一更具一般性的挑战，通过引入全新的“最大p-范数间隙”概念，统一了多种经典算法的分析框架。

所有的突破都有其源头。博士入学后，杨铭基有很长一段时间全身心投入到PageRank局部计算的经典难题中。

“那段时间，吃饭时想的是图上的局部搜索，走路时琢磨的是随机游走模型。”整整两年，他沉浸在公式与推导的世界里，逐行推演、反复验证，文件夹里积累了无数尝试与迭代的印记。正是在这样日复一日的“死磕”中，转机悄然降临。

“当我们跳出来，从本质上重新审视时，一个极其简洁又最优的方案浮现了出来。”杨铭基回忆道，那一刻的兴奋至今清晰。这项成果被理论计算机领域国际学术会议STOC录用。

多位审稿人对这篇论文给出高度评价：“用一个出人意料的简洁方法，破解了这一领域长期存在的关键问题！”收到录用通知那天恰好是2024年除夕清晨，“我之前一直觉得，学术生涯能有一篇这样的论文就行，没想到这一天来得这么快。”

▲杨铭基（右三）作为学术创新领军学生群体代表获颁中国人民大学“先锋奖章”

从STOC的“破冰”，到SODA、ITCS的“并蒂花开”，短短数年间，杨铭基实现了一次又一次的突破、获评中国人民大学“先锋奖章”学术创新领军学生，逐渐坚定了在计算机理论研究领域继续深耕的决心。

“快”时代，成为“慢思考者”

在高速迭代的人工智能领域，杨铭基选择做一个“慢思考者”，这始于一个“暂停键”。

初入人大的杨铭基“总觉得时间不够用，想学的东西太多”，这样紧绷的状态一直持续到大三。在日复一日追逐中，杨铭基慢了下来，开始思考自己与学业，与未来的关系。

进入博士阶段，人工智能行业弥漫着日新月异的紧迫感。他最初也尝试过更主流的机器学习应用方向，但在将理论算法转化为实际代码时，却常遭遇“理论保证好，实际效果不一定好”的问题。

这种不确定性，让他最终被理论计算机科学的“确定感”俘获。

“当一个定理被严谨地证明，它就成为了探索未知的基石。”从问题本质出发，通过严密逻辑直达结论的“安心”，让他深深着迷。他享受这种“慢”，花几个月啃一篇论文，扎实打好基础，按自己的节奏思考真正重要的问题。“理论研究有很多问题是长达十几年甚至数十年的，可以慢慢去想，按自己的想法去做。”

在立德楼的工位上，他常常一坐就是大半天，只有笔尖划过草稿纸的沙沙声，和电脑里流淌出的舒缓纯音乐。作为一位纯音乐爱好者，他认为这有助于给自己营造专注的思考环境。窗外是车水马龙，窗内是一个人与逻辑的寂静对话。

“我们追求‘优雅’的理论成果，”他对“好研究”有自己的定义：“有清晰的问题界定、简单明了的算法步骤，再加上一套简明却深刻的分析，最终证明这个算法是高效甚至最优的。”

在漫长的写作与思考期，他会在思路停滞时，翻开一本阿加莎·克里斯蒂的小说，在情节中放松神经；也会在傍晚回到宿舍，挑选一部心仪的电影，让思绪自由徜徉。他认为读书和看电影是“人生尺度上”的重要事情，能够带来深层次的滋养。

“科研不只是生活的全部，”他说，“这些看似‘无用’之事，反而能带来更整体的提升和放松。有时候，答案恰恰出现在你离开问题的时候。”

立足脚下，迈向远方

“接下来，我想先把手头这几篇重要的论文‘读明白’。”谈及未来，杨铭基的回答十分朴实。在追求快速突破的时代，他说自己更想“回过头，把基础打得更牢一些”。他坦言自己一直很敬畏前人的工作，称那些“神乎其神”的想法值得不断去学习。

今年春季，杨铭基将前往新加坡国立大学进行博士阶段联合培养，之后计划继续从事博士后研究，在他选择的领域里深耕下去。

▲ 杨铭基（左三）与课题组内师生

在中国计算机大会现场

“我能这样从容规划，离不开导师魏哲巍教授的指点。”他说。在他选择深耕理论计算机科学这一相对小众的方向时，魏老师给予了关键鼓励：“研究没有主流与非主流之分，只要是重要的问题，并且是你所热爱的，就是好的研究方向。”

在日常研究中，魏哲巍也从不催促成果，更常说：“好工作值得等待，关键是找到那个真正重要且优美的问题。”这种对“学术品位”的坚持，深刻影响了杨铭基的研究态度。

学校和学院也同样为他提供了包容而充满活力的环境。“学校给我们最大的礼物，是‘不焦虑的自由’。”杨铭基这样形容，在学校精心打造的学术生态里，不同的学术个性都能找到生长的空间，创新的火花常在交流中迸发。

“做理论就像在黑暗中绘制地图。”杨铭基这样描述他的工作，“你不知道边界在哪里，但每证明一个定理，就像点亮了一小片区域。也许终其一生，我们也只能点亮很小的一部分，但知道世界的版图因此清晰了一点点——这种感觉，很踏实。”

追求速成的时代

杨铭基和他的同行者们选择了

一条更漫长的路

他们的学习工作

或许不会在明天就改变世界

但他们正在为未来的智能时代

浇筑最坚实

最深稳的地基

为实现数智时代高质量发展

注入青年动能

特别支持：高瓴人工智能学院

统筹：赵禾

文字：薛思远 许夏颖

图片：受访者和高瓴人工智能学院提供

排版：马婉骁

责编：曹思蕊