ITCS · 新进教师| 伏虎博士
伏虎：2007年清华大学本科毕业，2013年美国康奈尔大学博士毕业，先后在美国微软研究院新英格兰实验室和加州理工大学博士后工作，2016年加入英属哥伦比亚大学，任助理教授，2021年1月加入上海财经大学理论计算机科学研究中心，任常任教职副教授。
1. 可以谈谈你的研究领域吗？
我的研究领域主要是经济问题中的算法问题，包括市场和机制设计、定价、算法博弈论等。这些问题多是从经济活动的场景中抽象出来的数学问题。
计算机科学家们介入到这些问题中主要是从上世纪末以后，与线上经济的发展紧密相关。线上经济极大地丰富了经济活动的交易形式、降低了交易成本，虽然使人眼花缭乱，但也拉近了理论与实际的距离。比如拍卖这种资源配置高效但是曾经成本较高的交易方式，传统上使用的场景颇有限、频率也低，而在当下的电子经济中，每天数亿次甚至更多的竞价广告拍卖支撑着诸如Google、Facebook、Twitter等巨头的商业模式。又如Uber、滴滴等打车平台的实时浮动价格，其灵活程度远远超出传统出租车行业。拍卖、定价，其过程就本质来说都是算法，只是其输入来自参与经济活动的人。二十多年来，计算机科学家们与经济学家一起研究、探索了不同机制的性能及对市场各个参与者的影响，也设计、改进了大量实际中的机制。这是一个巨大的、生机勃勃的领域和市场，我的兴趣偏重其中基础性、理论性的问题。
反过来，一些经济学的关系在其数学表达中往往展现出优雅的美感，例如在经典的经济学中我们早已知道，市场的资源分配与参与者的效用、市场均衡价格互为对偶；类似地，一些经济学视角下比较自然提出的问题往往能启发研究者去定义算法中一些有趣的量以及一些优雅的对解的要求，这对理论计算机科学来说也带来了勃发的生机。在这个交叉学科中，经济学和计算机科学是互相刺激、互为推动力的，这是这个学科二十多年来蓬勃发展的一个重要原因，我们可以看到两个领域的科学家这些年来越来越频繁的交流和越来越密切的合作。
近年来我也有一些与经济关系不那么密切的工作，涉及到一些纯粹的机器学习和优化理论、在线算法等理论计算机科学的其它分支。这些问题对我来说往往最开始是从一些经济相关的问题自然延展出来，又转而触碰到算法/理论的其它分支，从而发展出自身的旨趣和意义。我个人也被这种理论旨趣吸引。经济问题的意义和数学问题的优美旨趣是我主要的两个研究动力和追求。
2. 可否介绍一下您从美国康奈尔大学博士毕业后到微软研究院，再到加州理工大学博士后，UBC就职的经历以及在这个过程中的研究成果？
在微软做博后时研究兴趣主要还是博士期间的延续，主要是拍卖理论、定价问题等，当时关注的一个重要转向是机制设计与机器学习的结合，也即，在设计一个市场时，设计方积累的市场信息从无到有，这个学习的过程如何被理论刻划？在信息很少的时候应当如何做市场设计？比如发表在EC 15的一篇研究我们证明了，在单物品拍卖中，在价值分布未知时，通行的二价拍卖并不是在所有拍卖中在最坏情况下收益最优的；把第二报价随机放大一定的倍数是更好的做法。这个工作开启了领域里一连串的工作去寻找怎样的拍卖形式是无信息或者少信息下的最优解，这其中也有上财ITCS的几位老师前两年发表在SODA、STOC等顶级会议的文章。问题至此似乎和“学习”理论关系不大，但确实是从学习的角度入手思考的。这在理论研究中时常发生：立意于一个问题，却顺着思路自然地进入其他同样很有趣、有意义的问题。
在加州理工的上半年其实是在加州大学伯克利分校，参加Simons Institute的算法博弈论专题学期，三四个月的时间里被领域里不少有活力的头脑以及来自硅谷的“产业之风”包围，就挺想研究一些以Uber、亚马逊等为代表的平台经济中的市场设计问题。回到加州理工，我开了一门面向本科生的关于平台经济的全新课程（在Caltech的数学与计算科学系我算是开了一个先河，作为博士后开设高年级本科新课），梳理从经济学到计算机科学关于平台经济的文献。在这期间与加州理工的同事们发表了一篇用网络化Cournot市场建模平台经济、讨论其效率的文章。平台经济到今天也还是一个方兴未艾的领域，有大量新颖、还未很好抽象的问题。
在UBC后来的几年，一部分研究兴趣回到了比较经典的机制设计问题，比如我跟两位UBC的博士生发表在EC 19年的一篇文章改进了Hartline和Roughgarden在EC 09年一篇奠基性文章的结果，这是我在读博期间有隐约有过想法的一个问题。另一方面，像前面说到的，我的兴趣也拓展到一些看起来跟经济学没有直接联系的问题，但是联系的有无往往是表面的。比如19年夏天，当时还在北大读本科的林涛来UBC做暑研，我们入手从一个顺序搜索算法的采样复杂性入手，发现方法可以自然地解决一价拍卖中效用学习的采样复杂度；这个本来是学习理论的结果（发表在去年的NeurIPS）反过来可以结合一个计算（离散价值分布的）一价拍卖中均衡的算法，用来计算任意一价拍卖中的纳什均衡——而这在经济学文献中是个多年未解决的问题。经济与计算机科学之间的关系可谓是曲径通幽、柳暗花明！
3. 对中心的工作环境印象如何？
在上述的这些方向，上财理论计算机中心有好几位世界级的专家，中心主任陆品燕老师，Nick Gravin和唐志皓老师都是活跃在这个领域的、极具创造力的研究者，我与他们之前都有过很有成果的合作，能够加入这个团队非常令人兴奋。从去年暑期我回上海，我们已经有好几个合作的课题有了初步的成果。我对日后的合作充满憧憬。
中心的研究氛围非常好，而且覆盖的理论计算机科学方向也呈现多元化，除了上述几位老师，郭子超、Bundit Laekhanukit、和马上要加入的王晓老师都是他们各自领域的佼佼者。中心的老师虽然整体比较年轻，但这样的研究实力和环境我认为在北美也只有少数几个学校的理论组能够媲美，能够加入这个团队我很开心。
中心的研究生和博士后队伍也在成长，中心还经常吸引其他学校的老师、学生访问，即使在疫情期间仍时常有高水平的交流报告，非常难得。我毫不怀疑中心日后会更加活跃、丰富，也会生产更多的高质量研究工作。
理论计算机科学研究中心（ITCS）欢迎你！
