如何做研究:锻炼真正的技能
研究能力不是天賦。

原文:如何善于研究
原創作者:Vivek
原文:MinLi, AI 建構器
沒人真正教你如何做研究 你得到一個桌子,一個別人接的問題, 和一個模糊的指示來做新的東西。
大多數人透過所看到的(如報紙、文章和公告), 真正的研究能力是一大堆小技術。
你自己挑吧
理查德·哈明在貝爾實驗室有一種習慣 這讓他在午餐時很不受歡迎 他問坐在他旁邊的人們, 所以人們改了桌子吃東西。
因為我們大多數人沒有好答案 我們不是在挑選問題,而是在吸收它——從我們的導師,從上季度一個主要實驗室發布的公告,從本周傳送給我們的文件。
吸收的問題在于你只有結論 卻不知道背后的理論 你知道一個著名的實驗室 關心某個方向 但你不知道原因 也不知道他們希望找到什麼。
等他們轉身,一年後你才會注意到 而且,在一個已經很受歡迎的事情上, 你正在跑 1000人。
約翰·舒爾曼的机器學習研究指南把這項工作分成了兩個模型. 首先,你讀了那些文學 找個更好的地方 第二你選擇你真正想要的結果 然後推回去設計實驗。
他為第二項辯論, 你真正關心的目標 是把你拖進一個沒有普通文件的領地。
至于品味,常常被當作禮物來討論. 但更似肌肉。
在執行每個實驗之前, 預測其結果; 遮蓋一篇論文的結果, 以自己的方式猜測數據; 記錄本月公布的結果, 一個預言,一個錯誤,還有幾百次—— 每個好模型都是如此訓練的, 包括你腦中的一個。
提升您的輸入
共同讀取清單產生共同的想法 。 如果你的資訊配給只是 arXiv 的熱清單加上群組聊天。 選舉的剩餘部分將與每個人一樣。
舊信息的价值被嚴重低估。 相當於1991年和1997年。
Rich Sutton於2019年撰寫了"痛苦課", Claude Shannon於1952年發表了一篇關於創意思考的演講, 他的第一招是把問題縮小到一個幾乎微不足道的高度, 破解已減少的版本。
單靠這能幫助你打破更多的牆壁 比任何現代的生产力建議。
广度和深度同样重要。評估(Eval)設計是白色桅杆的機理設計; 只要能實際地了解GPU如何移動記憶體, 你就能在基准測試結果出來之前。
還有一件事。而不是簡介文章。附录是秘密被掩埋的地方,"限制"部分通常是整份文件最诚实的部分。
把一切都寫下來
保羅·格雷厄姆指出,在你試圖將它翻譯成文字之前,一個想法總是非常成熟. 但黑白會揭穿你腦袋裡的洞穴 你從來沒試過,你處於一個穩定的境地, 你和彼此有衝突。
Feynman的原則是 第一個要避免作弊的人 就是你自己 因為你是最容易的目標。寫作是最便宜的防禦機制。
因為他發現他的記憶可以比有利證據的快得多。 您的紀憶力也是因為您的執行失敗紀錄。
保持紀錄習慣:假設,設定,期望,結果,更新的感知. 讀讀上個月的記錄 會讓你感到很卑微 而且沒有評論者能做到。
原始链接
