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自投羅網

·1615 字·4 分鐘·
閒聊 轉錄

害怕
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這週跟公司實習生聊到大學生活。想起許多自己沒嘗試就放棄的事:因為裡面同學太強了,而不敢加入社團、實驗室、課程、真強者……怕拖累大家被討厭。(明明自己也不討厭分組作業耍癈的同學,卻還是怕別人會討厭我。)

真強者測試
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印象中在地下室大一區:
J:「計程每週小考我準備起來壓力好大!」
我:「真強者F你怎麼看?」
F:「我不用去考試,無法體會。」
我:「那你是怎麼變成強者的?」
F:「期初寄信給老師呀,我寄去之後老師好像也沒有考驗我,就進入名單了。」
J:「早知道我就寄信去,這樣就不用每週考試了。」
我:「還是有考驗嘛。考驗你大一入學前誰都不認識的情況下,敢不敢寄信跟老師說你很強。」

強者的觀點
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wiwi 大神最近開示:部落格作者應該互相幫忙。互相 feat。

我想 feat infwinston 強者角度的批兔文章。希望多一點觀點可以幫助大家做更好的決定。

作者: winston1907 (Winston) 看板: infwinston
標題: [思考] lab招生
時間: Tue Feb 28 02:43:11 2017

結果在各班板 (02,03,04) po了實驗室招生文後似乎還是不見起色…
雖然有不少人詢問但到最後依然沒有新人加入QQ
和 momo 討論後,來檢討一下幾個可能原因:

  1. 實驗室太「理論」
    有個學弟看到招生文後就來找我,後來也寄信給 CJ 了,
    結果這幾天問了後續,他就說 paper 看起來太多理論了,覺得有點退縮也不太喜歡,
    後來就跑去 SD 實驗室了

    這無可厚非畢竟不是每個人都喜歡數學,
    但以我個人觀點來看我們lab並不是為了做「理論」存在的,
    (雖說嚴格來講我們做的東西大多時候並不一定跟「理論」有關)
    因為對研究來說我覺得動機挺重要的,有時只看過程就忽略了「為什麼」要做這個,
    通常我們會先探討某個問題的研究價值,這部分有時才是難的,
    需要像老師那樣有大量經驗才能做出正確判斷,
    而經評估後,若符合效益才試圖深入探究,當然過程中也必須詳實地把一切記錄下來,
    最終我們會希望做有直接影響力/貢獻的東西(e.g., software)
    某種層面說是被應用導向也不為過,畢竟我們也不會找一個冷門的 model 來解
  2. 因為 momo 太強了不敢來
    根據回報似乎確實有人是這麼想的,
    我完全同意 momo 很強,但不是很能理解這為什麼成為一個不想來的原因,
    我以為實驗室很強應該要更多人想加入才對…
  3. 大家似乎沒有很想做 ML optimization 相關的研究,
    更沒有想做什麼 ML 軟體給人用之類的,對於實驗室先前的成果(e.g., LIBSVM,
    LIBLINEAR)似乎不太care,也不覺得想要做那些東西

    這邊我大概可以理解,首先,所謂的「做研究」的想像每個人都不盡相同,
    尤其是剛開始什麼都不懂的時候很容易被一些 buzzword 誘拐,
    覺得自己要做一個偉大的研究,
    可是有時候卻還沒能先把問題定義清楚…也沒有適合的基礎可以發展,
    到頭來有點不知道自己在什麼問題上做了什麼樣的貢獻,花了時間繞圈子就很可惜
  4. CJ看起來很可怕
    這點我倒覺得影響不小,畢竟學生在挑選實驗室很大的因素是看老師的親切程度,
    CJ 看起來確實不好親近…但是花在學生的時間和優先序比我想像中多/高非常多,
    這確實是無法「看」出來的,
    經常整個晚上 CJ 都在和學生 meeting,密集的時候也不乏天天討論,
    也會非常用心地改我們paper和以身作則地教我們做研究的道理,
    但也不得不說 CJ 真的很不喜歡 marketing 和吹自己多厲害 XD
    尤其討厭 buzzword 的誘拐方式,秉持有幾分貢獻說幾分的原則,
    似乎也很少對外主動講實驗室的研究做什麼,
    我想這也是大家為什麼都不太知道的原因之一吧
    (即使在學術界/工業界的影響力已經足夠大了)

    總之,我不知道大家對於「專題研究」的期待是什麼,或許這才是最根本的問題吧,
    有人能提供一些其他想法嗎?
    而近幾年所謂ML相關的老師在系上也越來越多,看來學生是越來越難收了,
    總覺前景堪憂啊QQ

回應:

xxxxxx: 專題研究的期待不就是不用做事又有好成績最好還有錢
xxxxxx: 進lab然後就裝死好像可以很容易達到這點?

應該沒那麼慘啦XD..我覺得滿多人是想認真做但不知道怎麼開始,
也不知道怎麼選領域或是選老師,在不太清楚狀況下就容易往比較會招生的老師去,
一直覺得選專題某方面來說很重要卻感覺大部分人難以獲取足夠的資訊