【学术】集百家之长，有一家之言

又到了一年一度的和其他博士生交流的时间。

一边听，一边记忆了几个带有总结意味的句子，作为话题之间的天然分界限。

中间穿插的案例，有的是用来佐证话题的，有的可能是临时想起来的。案例信息的准确性没有经过考证，请勿当作参考资料。

以下以讲述者的视角来记录几个要点。

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两个关键词：identity、insight。

identity指你在学术领域的成体系的、有标识度的研究成果。insight指对问题本质的理解和打破现有认知的角度。

（1） identity不能太大。

比如，具体到数学统计学中的张量研究，而不能说identity是机器学习，或者数据挖掘。这太宽泛了！也太累了！
Z.ZH的identity就是机器学习。他基本上在机器学习领域的各个领域都立了碑。但是他很特殊：第一他自己会搞科研，第二他会带学生，第三他带的学生愿意跟着他。通常只占一两项就很不错了，但他全占了。【第一个案例：机器学习】

（2）我们领域更注重insight。

我们领域的实验的时间很短，精力主要放在insight和理论推导。然后写related work和组织文章，时间一周左右吧。
我帮人改论文发现了一个坑，发觉这是整个领域绕不开的问题，顺藤摸瓜又发现四个子问题。于是从三月份开始，第一篇用了“它山之石，可以攻玉”，投了巨无霸。然后又解决两个子问，继续投了巨无霸。（短短半年，三篇巨无霸，值得学习和反思！）
insight一旦找到，推导出来，做实验大概一周或者一天，然后就是写文章。
爱因斯坦发现光速不变原理的过程很简单。比如一个人站在楼上，楼下静止的人看这个人，和骑自行车看这个人应该是一样。可是爱因斯坦发现，传统牛顿力学成立，麦克斯韦方程成立，那么相对论就不成立。可是相对论那么漂亮，我希望它成立，怎么办呢？找现在的漏洞。推推推，推出了光速不变的结论（大概意思）。【第二个案例：光速不变原理】

六个核心观点

1. 集百家之长，有一家之言。

我看他们的文章，就能看出有没有insight。因为有些人就是了解各方面研究，却能提出自己的见解。
在一长条的思路上，抓住一小步。我首先相信我这步是对的，这时就要去看，现有方法有什么问题，为什么会冲突。然后找出问题，打破人们的认知：“我一直以为是这样，闷头做就行了，但是你说得好像挺有道理，无法反驳”。T.M就是这么做的。
另一种说法是：si 曾xiang识，与zhong不tong。

2. 学而不思则惘，思而不学则怠。

这里的学，指的是和更优秀的人交流、合作，读他们的著作、文章也算。
一个人闷头干的时候，大多数都是“思而不学”。除非在读文章。
跟别人合作一定要快！因为要给人留一个好印象!
H在和老师合作时，中午聊完，晚上就跑了实验给出反馈。比如正常需要一两万图片，就先跑一二十个。

3. CS领域的东西可分为四种：

（1）它山之石，可以攻玉。
这里指的不完全是单纯的“应用型研究”，而是在旧东西中间发现了新口子，需要很好的insight。
（2）组合问题A+B=C。
这里也不是完全指“把A问题和B问题组合起来，用两种方法求解”，那太low了。而是两种问题叠加在一起，形成了更复杂的C问题。
（3）老问题，新方法。
这里会有流派冲突和争执。因为要指出之前的方法的问题。
（4）新问题，老方法。
这部分工作一定要快。比如出了一个新的组合问题，我证明现有的群智算法能很好地解决这个问题。

4. 你一定不要认为你在研究“真理”，而是遵循"社会构建论"。

搞数学的才分绝对的“对错”，并且“对错”有前提假设条件。
比如，在欧几里得的几个假设条件下，三角形内角和180度。而在黎曼几何中的三角形会出现内角和不等于180度（大概意思，不了解黎曼几何，不清楚对不对）。【第三个案例：数学】

而搞科学研究就是在搞“社会构建论”那一套 ，大多数人认可你的工作，能走出自己的路，就可以了。我们不要求方方面面都正确，在某种条件下，在某个小地方起作用就行了。
比如，法国有个科学家搞了一个小波相关的东西，这东西在大多数主流领域都扑街了，比如图像数据、文本数据等，基本属于干啥啥不行，但唯独在天文数据上效果很好。这个科学家做了多组实验，忠实记录了结果，结论告诉大家：xxx领域都别用啊，只有天文领域的实验结果还能看。但是后来，开发现引力波的人找到了这篇文献，用在了数据分析的一小块，并且专门在论文里致谢了这个科学家。【第四个案例：引力波】

5. 你知道T精力这么充沛的原因是什么？

是因为早晚游泳。
早上六点，晚上七点，每天雷打不动。
所以他一年都不生病。

6. 某双一流要求在M年内，发N篇一区，这种能完成吗？

那要看具体是中科院一区还是JCR一区。
如果是JCR一区，应该可以完成。某非开放期刊也是一区，水N篇（坚定脸ing）。
其实收到这种offer，先花一周时间去问问人，能不能发出来，有把握再去（前提： 合同上白纸黑字把留校条件写出来）。

如果是中科院一区，在M年内发M-1篇应该还行。
原因是我们领域注重insight，而不是实验。
如果是我，就带着自己的文献调研结果，打飞的过去找同行大佬，找个早茶店包场喝茶。
我们半天时间交流找出insight。然后飞回去，证明写出来，轻车熟路做实验，写完就投。
之所以M-1，是因为审稿周期长，是个不确定性因素。