18歲，這正是一個人一生中最好的時光，大部分的年輕人都還在為自己未來進入大學生活而做準備。但有少部分人，已經在這個年紀讀完了本科學業，比如華裔埃文·唐就是其中之一。埃文在13歲那一年，已經在克薩斯大學獲得了4.0GPA的成績，當於是每門功課都是滿分，至今這個紀錄未被打破。14歲，他直接跳三級進入德州奧斯汀分校學習，18歲完成該校本科學業。
後來，他又到華盛頓大學專攻讀計算機科學博士，期間取得了驚人的成績。他顛覆了原有的量子計算，“殺死”現有的發展成果。2017年的春季開始，當時埃文選擇了計算機專家阿倫森的量子信息課，並開始自己的獨立研究項目，身為老師的阿倫森認為埃文極為的聰明有才華，於是為他準備好幾個關於研究備選的題目，這名少年在當時勉為其難的選擇了推薦問題。
因為他覺得這是所有備選課題中最簡單的一個，儘管會在攻克這個課題中遇到不少困難。阿倫森給埃文提出了一個研究課題：證明任何經典推薦算法的速度都沒有量子推薦算法快。
那什麼是推薦問題？它是指對用户可能會喜歡的一些產品提供建議，比如説，一位用户在網上搜索了一個節目，那麼網站接下來就會根據用户搜索的內容，計算出用户在接下來的時間，可能會想要觀看的節目內容，並做出推薦，這樣一來客户對網戰的好感度就會增加。
想要做到這種有針對性的推薦，要使用的計算方法就是量子計算，量子計算是2016年，由兩位科學計算機家克里尼迪斯、普拉卡什提出的算法，這個算法解決推薦的速度，已經超過目前任何的一種經典算法，因為它可以將輕鬆的將問題簡單化。
埃文在對推薦問題這個課題上很認真，並將其作為自己畢業論文的課題，在研究開始的時候，他也認為更快的經典算法並不存在，但後來卻改變了觀點，並認為這種算法存在，他發現量子算法中抽樣的思想同樣可以用到經典算法裏。
而且這種算法與量子算法相同，説得簡單一點，埃文已經在量子算法和經典算法中找到了屬於自己的算法，而且計算的速度很快。他還要在網上發表論文，論文中不能有出錯的地方，一旦出現，那他的學業生涯將會受到嚴重的影響。
埃文在6月份參加加州大學的量子計算研討會，當時有很多計算領域的專家都來到這裏，埃文在舉辦了兩天的兩場講座，專家在聽了4個小時以後，發現他的經典算法是正確的，確實存在。在同行評議做完以後，這個算法就可以正式的發表。這位少年真的非常了不起，既能孕育出了新的算法，也能夠證明量子算法跟經典算法之間互相受到影響，是一個不可多得的人才。