如何开始research以及和老板有效交流

学习了。。。

paper 看不懂有问题可以试试直接问老板，我第一学期看paper很多不懂的地方，就直接在和老板meeting的时候问老板了，老板也不一定仔细看过paper，但是他很熟悉这个领域所以扫一眼就懂了然后一个个地跟我解释，感觉挺有用的。反正不问老板就看不懂paper，看不懂paper就meeting和老板聊不起来，不如就直接在meeting上把所有不懂的问题问出来，我是这么想的...
另外一篇paper多读几遍不懂的地方就会越来越少，或者不重要的地方先搁置，paper看多了再回过头来看很多自然就懂了。但是如果你真的很不熟悉这个领域，刚开始入门读不懂paper就什么都进展不了的话，不懂的赶快问别人问老板比自己生啃要高效很多。

bxeuss 发表于 2019-11-15 06:44
1. research 和 课业 平衡是不存在的。。。这俩应该区分priority的 -- 老板说让你划分专门做research的时间 ...

一天八个小时我都觉得不够...然而能给到一天八个小时的工作量的话应该算是合格了吧？

lz不要太担心，做research是一个长期的过程，需要一定的积累和学习才能上手，我只针对124回答：

1. 其实不需要刻意平衡research和课业的关系，如果课业轻松拿A或者楼主并不care gpa拿个B就可以，这样就可以水过课业把剩余经历放在科研上；相反，根据楼主描述，课业负担很重，其实可以战略性减轻research负担，这学期忙就慢慢适应学习生活，research的强度可以以后慢慢增加，不要一口吃成个胖子。

2. 看不懂的地方一定要搞懂，自己花时间能解决的issue一定要独立思考独立解决，这是research training很重要的一部分，不能依赖前辈！！！如果实在解决不了或者会花很多时间精力在一个不重要的小问题上，可以考虑求助他人。

4. 我十分赞同你老板的观点，如果你认为一篇literature里的内容全是好好好，那就很能体现问题2这一条，文献你没全部看懂。。没有十全十美的论文，无论是顶刊还是水刊，都会多少有些瑕疵，善于发现和提出这些不足是锻炼自己critical thinking的重要过程；发现并且总结论文亮点和特色也是很重要的积累过程。无论从好的方面还是反面来评述论文，都很锻炼人。尤其是和领域资深专家（lz老板）讨论的过程，一定要把握住机会勇敢表达自己的想发，这对科研能力的提升不亚于提出一个idea或者完成一个project。

希望lz能摆脱烦恼，早日成为科研小能手~

针对楼主的第四条，从我个人极为有限的大半年科研经历和我老师给我的建议中总结一点点：一篇文章有它的应用背景和应用范围，换句话说它不是在所有条件下都成立的，那么你需要做的就是找它不成立的范围（一般这种文章自己不会说的，谁投文章把自己的一堆缺陷和不足列上去啊）。如何知道它不成立的范围呢？这个就需要去看相关的其他人类似的文章，不读其他文章是没有办法的。举我们CS的例子而言：有些算法说我跑的非常好，那它是在GPU上跑得好还是在CPU上跑得好？如果是CPU上跑的，我能不能把它改到GPU或者FPGA上呢？其他人有没有用过GPU来跑呢？又或者Architecture的改进，文章中数据复用情况如何呢？数据搬运的开销是怎么降低的？你的架构中的scheduling和partition都是怎么做的？你的各模块之间负载平衡吗？诸如此类。
个人意见个人意见，如有不周还请地里的各位大大不吝指教，我也很想多学一些科研和读论文的方法。还有提升系统性Coding的能力。

仅个人感受吧。。。phd ing。


1. 怎么平衡上课和research呢？

我会比较侧重在research上，忽略课程。在刚入学的时候，research压力不大的时候，会多修掉required courses。现在高年级的时候，我大部分时间都在research上（还有meeting上），上课就比较随意。对于课程的话，我只会在考前一周集中复（yu）习。


2. 大家对论文中不太清楚的地方怎么解决的呢？

个人做的东西比较侧重数学推导。如果遇到不懂的地方， 1）我会看follow up的文章，看他们是怎么理解的；2）现默认是对的，然后看看有没有类似已知的结论和这个地方相似，看看能不能替换；3）如果不是重要的细节，就直接忽略。另外，我建议有问题可以和导师讨论。和师兄师姐们讨论，如果他们不是同一个方向的，可能效率会比较低。

3. 大家怎么提高code能力呢？
一般做一个这种机器学习的项目，最后会要做一些模拟。这个时候好好研究代码，整理出一套自己的框架，大部分的时候应该就够用了吧。然后有bug的话，多看看stackflow上面的解答，或者该方向同学们的建议。

4.老板经常要我对论文加入一些自己的opinion, 哪里好，哪里不。。。


我的做法一边是1）看该论文的操作细节，是不是每一个步骤都是有道理的，或者是不是有更好的替代步骤；2）该论文做的问题能不能被延伸，和其他问题结合。这个其实依赖于你文章阅读的积累，文章看多了就会有感觉，所以不要太着急。

一点拙见，哈哈哈哈，顺便求个米。。。。

想跟楼主所楼主放宽心。给你提供一些别的角度。

我觉得根据楼主描述，楼主还是很努力很有上进心的，也愿意做research，这已经比很多学生要好了。我觉得核心其实还是心态上的问题，需要有点耐心，慢慢上路research。矛盾主要在于你所处入门阶段，但是meeting的时候想要说些比较senior的东西。如果这个压力是你自己给自己的，我想说大可不必，如果这个压力是你导师给你的，那没办法， 跟导师的personality有关。两年之后你能做到拿起一篇paper，看出哪里不好哪里可以改进，甚至哪里有新的方向，就已经是很厉害啦，刚入门不能这样好高骛远。

有关paper好坏 -- 写paper的作者大部分会把自己的做法写的高大上，显得无懈可击。这并不是你的问题，而可能是作者不想让你看出来。如果一个paper你看不懂，也可能不是你的问题，很多paper故弄玄虚，也是为了看起来高大上，最好别人看不懂，才发现不了漏洞；真正的好paper首先是能让你看懂的，而且会告诉你哪些地方他们的idea是有待推敲和继续研究的。建议找好paper看，对初级阶段很重要。尤其是关注好paper是怎么从它的related work里发展出来的，它怎么产生的自己的思路。不用多，我觉得钻研个两三篇，就会很有提高。

有关打基础 -- 建议看一些通俗易懂的blog，paper，综述，book等等，这些有提供基础知识的地方多看几遍，你会很快找到节奏，进而看懂原来看不懂的paper。我所了解的学生，如果一直看不懂一个领域的paper，一般都是没有回归到一些基础上去，只想快点抠别人的paper的idea，尽快发paper。长远来讲，基础知识挺重要的。

有关讨论：不知道你老师是什么风格，不过能不能从meeting里学到东西这个因人而异，看你也看你导师。

有关对paper应有的态度 - 和一个白人AP聊过，他在某top学校读的PhD，他很愿意跟别人分享自己的经验，他说他读PhD的时候他在lab里提出了一个理论，一开始看paper，觉得哪篇都好，说的无懈可击；等你偶然碰上几篇好paper，你就突然有感觉了；再后来，你看什么paper都觉得写的不好；最后你能做到欣赏每个paper的可取之处，也能识破那些作者故意没说的东西。现在可能你在第一个阶段。你需要多看些paper，或者有人给你推荐好paper。

总之想告诉楼主，这些困惑大家都有，你需要有个人去引导你如何做research，而不只是在成果上给你压力，在高level上不痛不痒的聊几句。总之可能不是你的错，你找一些好paper读，是能有得到进步的。

CS master，coursed based，但想做research申phd...怎样能找到愿意带自己的导师呀？QAQ 教授们都好高冷的样子

同research master第一年，感觉跟楼主共享困惑和焦虑，现阶段还谈不上建议和经验，只能分享下自己的想法（think out loud？）

1. 怎么平衡上课和research呢？
    我没有TA任务，但是也挣扎在平衡上课、funded project和skunkwork research上。目前发现有效的方法有：
        a）在不同的地方干不同的事：在办公室做funded project，在图书馆做作业复习，在自习室做research，发现这样切换场景比较有利于我不三心二意
        b）ddl-driven：我每周一、四要见老板，所以我周日周三晚上就全都拿来做她的project。每周我会约师兄汇报research进展，那前一天肯定就都用来赶工。剩下没人管的时间就都在做作业。
2. 大家对论文中不太清楚的地方怎么解决的呢？
    这学期我们实验室每周都有reading group，大家一起读一篇领域内的论文。我觉得这个活动特别好（毕竟是我提议的），我平时看不懂的论文就会提出来下周大家一起读，他们基本上都没有意见233  
3. 大家怎么提高code能力呢？
    这也是我现在最着急的，我现在就是跟着medium或者towards datascience上面的博文复现，然后东改改西改改，但是脱离huggingface这种大杀器让我自己写NLP模型还是无从下手。
4.老板经常要我对论文加入一些自己的opinion
    我现在的水平还评价不了别人的模型，老板对这一点也很清楚……我一般就比较关注他们的data preprocessing和feature engineering部分，我们领域常用的数据集就那几个，对比几篇论文的Dataset section还是能发现些有趣的套路的。

final终于结束了～ 谢谢大家的建议，每个都很中肯实际，非常感谢大家能分享自己的经验，这些真实的经验和感悟真的给科研刚入门的小白很多帮助，现在不那么迷茫了，这学期虽然刚来要适应新的环境而且英语不太好还要做ta，但是也挺过来了哈哈哈，前几天因为对做的期末项目也帮不上忙全靠别人带飞，每天写不出code特别痛苦，也就没上来回帖，现在放假了打算趁小假期刷刷算法题，多写写代码，听听英语，提高一下：）
这个假期也挺短的，就十来天，给自己定的计划是
1. 写一个research proposal 开学交给老板
2. 看61a, 61b，下学期要上算法课了，自己先学一下
3. 最近发现的一本书 Natural language processing with Pytorch.
等开学了再上来汇报一下我的进度，希望到时候完成了第一个，第二三个可以看完一半吧 ：）