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還未入職,這位將來的博導為學生規劃了一條高效學習之路

開發 新聞
學無止境,但合理規劃學習和研究將助力你提高博士生涯的學習成效。

考博不易,順利且高效地讀下來更不易。在這段求學生涯中,找到一條屬于自己的高效學習之路顯得尤為重要。

如何做呢?2023 年秋季將在紐約大學工學院(NYU Tandon)擔任助理教授的 Eugene Vinitsky 暢想了他將如何為自己的博士生規劃高效的學習之路。

本文雖然面向多智能體強化學習(MARL)領域的研究者,但除了一些期望獲得的特殊技能,提到的這些做法基本是通用的。

圖片來源:https://twitter.com/EugeneVinitsky/status/1579248319280254977

成功的研究生涯第一年或第二年是什么樣的?這很難說。本文可以幫大家制定一個學習標準,這樣你就不至于苛求自己,也不必為實現一些不切實際的期望而倍感壓力。同時能意識到,學習這些內容確實需要付出相當的時間和精力,不要對自己太過放松。

如果你在努力達成這些目標,我們正好可以探討一下,看看你理解掌握的程度如何,存在什么問題,以便找到幫助你的辦法!作者希望這些期待對你有所助益,能幫你實現目標,而非給你帶來壓力。

第一年

一年級學生的主要任務是上課,可以設定以下基本目標。如果你能輕松達成甚至超越這些目標,你應該高興自豪,但假如沒能超出預期,也不要有太大壓力。

時間規劃

每周要有 15-20 小時用于研究。然而,你未必能一直保持緊張高效的學習狀態,所以如果你多花費了一些時間,例如瀏覽代碼庫或者搞清楚如何在集群上運行代碼,也不要苛責自己。這同樣是一種收獲!這是我們的內在期望。我并不是在給你上緊發條,而是希望你在研究生期間能學會自我激勵、自主學習。

學習

學習以課業為主,但要明白,課業只能讓你基本理解所學內容。開始對課程內容只是粗淺理解,但隨著不斷探索掌握其中要義,你會有更深刻明晰的見解,學會區分這兩者很重要;知識的隨需隨查和內化可用,二者之間也有很大區別。就實際成果來說,我認為一年級結束時你如果能達到以下幾點,就是很不錯的狀態:

  • 充分熟悉你選擇的機器學習庫(最好是 PyTorch 或 JAX)。如果你熟悉如何編寫 PyTorch 代碼,其它的掌握起來也不難,這些庫基本大同小異;
  • 順利適應與你研究相關的模擬環境;
  • 熟練進行集群實驗;
  • 深入理解 Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 的相關課題,前期學習優化課程和控制課程;
  • 大量閱讀我推薦閱讀清單上的論文,它們可以說是根據你的興趣定制的。

最后,找到你喜歡的系列研討會并認真參加,會給你帶來以下益處:

  • 結識新朋友,了解他們的研究動向;
  • 從對某個課題一無所知到對其結構有所了解直到完全掌握,這個過程會帶給你極大的成就感。注意:如果像大多數人一樣,你不清楚研討會前幾個月的內容(研討會通常面向熟悉特定研究領域的學生,因而會跳過一些入門信息),也不必氣餒。但如果你上了三個月左右的研討會還一無所獲,告訴我,我們一起分析原因是什么;

能從中獲取一些研究信息,或許對你將來的研究方向有所啟發。

論文發表

一年級學生需要寫一篇論文,一起列出大綱共同構思設計;主題可能和你興趣或實驗研究內容相關。論文第一作者可能是其他人,你初步涉足,只是提供一些幫助。我很樂意帶領你設計這篇論文,但更期待你的思路,希望你能通過自己的努力和洞察拿出令人滿意的成果。

注意:研究生容易陷入一個誤區,認為前期只要專注于自己的課業就行了,只有達到某種預期水平才能投身研究。但并非如此,研究本身就是一種技能,只有在實踐中積極探索,才能不斷提高。

獎學金

一年級應該可以申請兩到三項獎學金,我們可以具體討論申請哪些。拿到一項獎學金,你就可以相對自由地追求自己的興趣,不必擔憂資金狀況。這些獎學金能讓你的博士研究生生活更加輕松愉快。

研究筆記

要有一個全面細致的研究筆記,可以參考一下我在《實現高成效研究的個人準則》(Personal Rules of Productive Research )中的建議。建議不一定都對你有幫助,但我希望你試試看!我從心底認為不書寫記錄就無法深入思考;你也許不同意我的觀點,但真的可以試一下。還望你們告知我哪些對你有所幫助,哪些可能沒什么用。

鏈接:??http://eugenevinitsky.github.io/posts/personal_rules_of_productive_research.html??

會議

我們一般情況每周開會,忙的時候可能每兩周開一次。同時我沒法憑空知曉你的想法,那么我坐著和你一起閱讀你的研究筆記也就不會特別高效。所以,如果你能針對研究做一個內容提要就很好,可以是會議前一天給我分享 LaTex 文檔,也可以是一個非正式的演示文稿,談談你目前的研究進展。這樣我們就可以逐步改進繼而得出完善的研究概要。

第二年 

問題清單

你可以規劃一下,列出你愿意用兩到三年時間著力解決的問題,而且要時常改進。

獎學金

如果你此時已經拿到獎學金,那就太棒了。如果沒有,就再次申請!

學習

此時你應該對所選語言(可能是 Python)駕輕就熟了。如果同時在研究硬件方面的內容,那么也應熟悉 C++ 或其他能實時運行的軟件。

你應該在具體的學科領域學習一些高級課程,鞏固你可能缺漏的知識點。這個階段我就不應該繼續提一般性看法了,而要提供一些有針對性的具體建議。不過我們還應就此探討一下!

論文

正常情況下我們在第一年就會完成一篇論文。所以在此階段,你對項目可能會有很多想法,這時我們需要共同打造一個項目,融合你我興趣,但以你為主。合理的預期是今后一年至少寫一篇論文,或者根據你的具體情況完成兩篇。

第三年

這一階段就輪到你確定自己的研究方向了!目前你應該清楚接下來要專注于什么課題。你應該有完善的工具箱可以充分利用!此刻要確定研究方向的是你,而不是我。此時唯一的期望就是:

  • 設定一個清晰的階段目標,明確兩三年內要解決什么問題。現階段你對此應該已有深入思考,因為中途改變目標會很難辦。但這種情況也不無可能,所以如果發現陷于困局或者你不愿意繼續研究當前的問題或課題了,也不要過分緊張;如果你已經全面深入地考慮過此類情況,那就會好很多;
  • 此時(或更早)是參與組織研討會的大好時機,可以借此機會把自己介紹給所在領域的大咖和志同道合的同學等。這也是我在博士期間做的最有用的事情之一;
  • 學習:這里可能又有一個誤區,就是一心沉迷于論文寫作,置學習于不顧,如果是這樣,你將永遠困于僅掌握的單一技能。《關于機器學習研究的個人指南》(An Opinionated Guide on ML Research) 和《高效研究原則》(Principles of Effective Research) 中有一些很好的建議。
責任編輯:張燕妮 來源: 機器之心
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