AI博士如何做出有影响力的研究？斯隆奖得主弟子亲身讲述经验

文章摘要

【关 键 词】 人工智能、研究影响力、开源工作、研究原则、社区建设

斯坦福大学NLP组在读博士Omar Khattab在其博文中分享了关于如何进行有影响力的人工智能研究的见解。他强调，研究的影响力不应仅仅通过论文数量来衡量，而应通过开源工作如模型、系统、框架或基准测试来评估。Khattab提出了一系列指导原则，旨在帮助研究人员构建有影响力的研究。

首先，他建议研究人员应专注于项目而非论文，因为长远来看，影响力和研究脉络比论文数量更重要。他鼓励研究人员围绕开源工件构建研究论文，这有助于确保研究的连贯性和实用性。

其次，Khattab建议选择具有较大潜力和影响力的前沿问题进行研究。这些问题应该能够在多年后仍然具有研究价值，并能够对多个下游问题产生影响。他以ColBERT为例，说明了如何识别这样的问题。

第三，他提倡提前思考并快速迭代。研究人员应该预测未来可能成为主流的问题，并着手解决这些问题的潜在局限性。这种方法有助于提高解决难题的机会。

Khattab还强调了将研究成果公之于众的重要性。他建议研究人员在arXiv上发布论文预印本，并在社交媒体上积极推广自己的工作。此外，他提出了开源研究的六个里程碑，包括确保代码可用、有用、通俗易懂，并了解用户的类型，以及将兴趣转化为社区和下游项目。

最后，他指出，投入开源研究的时间可以用来进行新的、令人兴奋的研究。开源工具可以创造出模块化的作品，供新的研究者和贡献者探索和发展。Khattab的博文为研究人员提供了宝贵的指导，帮助他们在人工智能领域产生持久的影响。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 5304字 | 22分钟 ]
【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★

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