研究计划书:先筛选教授,再读论文,一环扣一环

虽然我已经把研究计划书想的很复杂了,但是没想到仔细思考后,比我想的更复杂。要用日语英语,基本上就是一个很专业的开题报告了。面试的时候再反复拷打。原来我早上看的是博士的研究计划书,给我看自闭了一上午。我真愁呢这我怎么办——还好还好,不过我心理预期得提上来了。这个根本不是一般人能来考的。我其实也不知道该怎么办了,以前有问题都能立刻设计出对策。珍惜背个单词就能成功的时光吧,问题对策的设计对成功占比越来越大了。由于研究计划书任务的加入,需要重新回到计划设计阶段,重新调整其他任务比重。教授&实验室筛选,论文阅读,研究计划书属于同一计划,这些任务的关联紧密,没有前后之分,互相影响进度。先筛选教授,再读论文,读了论文再筛教授,再精读论文,联系教授或者提前写研究计划书,再筛选。不是积累型任务,也不是线性任务,不知道从何入手,只能走一点看一点,每天都要对进度进行反思。我不能查阅所有的教授论文,这就逼着你得有兴趣,从兴趣入手,会简单非常多。我现在每天平均要解决7-10个问题,设计完对策再优化总体计划,全是要靠自主学习的。哎,哪有人陪着一块解决问题。

研究计划书的计划是:先以看好的一两个教授为基准,对其研究领域进行了解,再对教授的论文进行阅读,再发散到领域内其他方向论文,再找到教授之间研究方向的不同,进行第二轮筛选。这是研究计划书第一阶段的任务,主要涉及实验室筛选,论文阅读。实验室筛选完毕后,进行邮件联络和对口研究计划的书写,这是下一阶段,暂时跨度较大,不建立计划。对于具体的论文阅读,还需要再建立计划。我感觉找教授尽量找老的,比较慈祥——日本有些年龄大的,人特别好而且脑子还聪明。面试的时候教授也会自我介绍,这一下就舒服多了。我这边的情况是:论文任务以加粗字体提到的方法进行设计——这里也有:根据几个任务标准,设计了论文-实验室筛选的工作流,目前还是以了解领域为主,后续读论文多了,再调整任务。论文任务的话,我觉得现在有了AI的帮助,一天一篇都没有问题。论文任务和搜集信息任务将合二为一,因为它们相互影响推进速度,一天完成一件即可;具体完成量,根据当天情况,状态和进度动态调整,但是尽量快的推进,DDL为6.1日。以前经常提的一个工具——谷歌的notebookllm,要派上大用场啦。我会把一个研究室的所有论文全部扔给它,让它进行分析,总结,写一篇研究历史,这样分析实验室的效率会极大提高。啊不,根本就省略掉分析的过程了。

论文阅读,需要带着明确方向去搜集信息,所以增加一项建立研究方向探索计划的任务。目前来看,我最感兴趣的是人工智能长期记忆,虚拟现实开发两个大方向,相关分支可探索。上课期间非常适合阅读论文,因为不需要深度的思考;阅读论文也不太容易引起老师反感,可以更专注一点。背日语的话较容易吸引注意,考虑在通勤时进行。论文计划大突破:论文阅读比我想的简单的多,两节课粗读了四篇。我只能说,论文才是真知识,充满了反思和创新——当然前提是好论文,真是精彩。有一篇论文串起一个故事线:我们这教授,2020年之前做的是医学研究,2019年出了一篇9400引用的牛逼论文,之后就转去研究人工智能了,然后引用量就没起色了。人工智能是不是一直有一个长期记忆问题没法解决?这教授要去搞自主型人工智能,前提就是解决记忆问题,这个课题简直太长远了。自主人工智能这个方向显然不是短时间能搞出来的,目前还是需要用户来输入。哎,虽然短期没什么前途,我还是想了解了解,这玩意太有吸引力了。这VR太有意思了,如果其他的大学去不了,九州大学这个实验室我必去。我本科这个专业真无敌了,又有VR又有人工智能。我这学期就学VR课程,是真的教VR。人工智能确实是这几年兴起的,往前面推五年,都非常非常基础——这才五年啊,我们已经觉得机器学习和神经学习是很基础的学科了。发展实在太快了,我估计正常的论文发表周期应该跟不上新技术迭代的速度吧,发出来的基本就被迭代了。名古屋大学好适合,嘿嘿,试试这个教授。不要压力太大,要双向选择。VR医疗镜像,这个方向相当可以昂。参加各地学会,旅游免费;有医学部老师教临床医疗;还有研究室旅行,我已经dokidoki了。我也能入门一下临床医学,有老师专门给计算机的学生教。我也没那么想考特别顶尖的大学,我主要是非常想找个好教授跟着学习,最好是小实验室。我太缺平台,缺资源,急需一位恩师。东京大学各个学院的考试时间不同,如果没猜错的话,最多一次可以去考四个学院,这样的话概率会高一点,准备考虑。科研方向不好找,因为它本质是找寻自己社会身份的问题,要与教授共事,要与同研究科的人共事。日本留学对我的成长促进是极大的:单单是这几次出国旅游,就已经让人有适应社会的明显感觉。要安排自己的研究时间,安排研究方案,你不得不下定决心,以一名研究者的身份学习,并带着自己的课题,融入社会关系。

再看各研究室的细节:日本的实验室,每个座位之间都插着一个贼高的挡板,社恐表示很棒。去实验室的时间都是自由的,真的非常好。上面基本都写着:可以在喜欢的时间进行研究,没有固定时间,每周开一次组会即可,基本都这样。本身能入学肯定都是很有主动性的人了,不会出现国内这种上了大学就开始摆烂的情况。而且应该会有不少实习,打工,或者其他事情。反正我也要尽量找这种无固定时间的研究室,不然天天跟上班的一样。这什么土豪实验室:还能给学生一个月发1万rmb工资,为了保障学生没有后顾之忧的放开进行研究。还有海外留学,包经费,研究室内部的制度。看一个方向:用大数据分析"时间变化的规律",提前预测会发生什么,帮助社会更高效运转——人工智能算什么,这大数据得学啊。一年240万日元,这个实验室进去的概率肯定不大。但是,我觉得这是一个信号,我觉得我找对方向了——重要的不是我能不能进去,而是这种机会有没有出现,这是一种趋势。出现一个机会就有可能会出现更多。其实从统计上来讲,抓到机会的概率肯定很小很小吧。没有资源,怎么进步?没有进步,怎么拿到资源?这种层面的突破可能是需要有人帮助的。还有一所学校:没有考试,只有欢迎仪式,入学合格率85%,就职率100%,毕业率几乎100%,一年学费6万。我天天搜集信息,也是打开世界观了。说实话,我还可以了解了解欧美,港澳的留学。从学历看社会,其实还挺方便的。以上这些方向,我也劝自己冷静:我非要搞人工智能干啥,我搞我大数据的分布式系统不也可以,应该相对小众一点。这是我整理出来的大量实验室方向,可以参考。学术基础目标:如果是做ML DL的方向,目前还是得去做调参,研究生几乎不会有开创性的东西,还需要收集CV和NLP方向的论文。还有好玩的一点:我好想去学园祭看看是什么样的,这也太还原了,必去必去。败犬女主这个原型的学校我必定要去了,明年或者后年的学园祭。等等,大学也有学园祭,到时候我自己大学也会有——我还处于局外人的状态,马上打入敌军内部。一会四点开会,我来给个英语阅读的解题方法,可以参考参考——选了一个时代周刊的文章,AI出题。不过我先套个盾:我已经小半年没学英语了,能力和记忆是有所下降的,如果你学会的话,应该是能更快解决的。我只提供一个你可以通过刷题去努力的方向,而不是盲目做题。还有一个关于专业方向的补充:这是两会提出的,关于工作岗位——"劳动者技能跟行业发展不匹配",结果就没有人才了。行业发展太快了,普通的教育方式搞不出来足够的人才,其实还是要自学。这些行业,人才缺口应该都很大,可以考虑在研究生阶段以相关公司的要求进行自学,都是非常非常值得投入的行业。