科研想法

我的目标已经不是证明我是最聪明的了，因为我就不是最聪明的。我做科研所需要的是做出有价值的，让我满意的成果就可以了。我不期待自己发明什么算法，更重要的是如何将已有的算法融入到工程中，如何看见算法在工程中的价值。既然天赋并不突出，我所应该做的就是积累经验。积累解决问题的经验，积累工程实践的经验，慢慢地凸显自己的价值。

我并不认为做AI的测评类科研有任何价值，那种东西谁都可以做，它并不是在搭建一个东西，而是在为一个已有的产品做注释。看起来容易，做起来也容易，那么这种东西没有任何锻炼的目的，没有任何积累经验的用处。当然，它是能赚钱的，但是等我工作了，可能还有六年，AI已经发展到不知什么地步了。我作为一个system工程师，和作为一个agent工程师，到底谁更有能力，谁能替代谁，一目了然。

WhyNotTV给了我很大的感触，确实与我所想很相似，只是他们作为顶尖从业人员，让我更相信自己所想。

如果你想进工业界，那么读PhD就是浪费生命。你完全可以以master为跳板，来凑够PhD进工业界的标准。比如你可以在master，或者在本科的时候攒够citation，然后做出一些能够让你与众不同的一些项目，然后让你可以跟同时期的PhD candidate同台竞技，然后再看看有什么你可以做的能够让对方挑选master的你，而不是另外一个PhD。想清楚差异化是很关键的。

现在的时代当然是工程能力越好更有价值。

教一个researcher如何做好engineering要远比教一个engineer如何做好research难。因为目前的一些research lab的前沿探索，拼的是infra的正确性。如果infra正确，那么就是看单位时间内能迭代多少次。

idea并不值钱，因为真正动脑子的人是在这个领域浸染了非常多年的人。你去找他讨论一下idea就出来了。idea非常便宜，我要做的是在单位时间内能够验证多少有效的idea。

你只要在这个领域工作了比较长的一段时间，你就会有一些研究直觉，就会知道什么是好的，什么是不好的，什么是该做的，什么是不该做的。

你在做一个平庸问题和一个重要问题花的时间几乎是一样的

那么我应该做什么呢？我应该和业界最顶尖的人做项目，我不需要自己想出一个idea，更应该去实现一个个idea，无论是不是自己的。我应该看最新的技术文档，复现或贡献最好的开源项目，研究他们的代码架构。