AI | 工具 | 脑洞 那些被删掉的注释，往往比正文更有趣
Thrace
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上周跟国内的学生meeting完，发现现在硕士生居然都有发表压力了，就写了个教程和案例包。
其实写paper，没有那么难。最大的问题是，很多导师不教、学校也不教；丢个教材就让学生哐哐练。但教的都是条条框框，还过时的东西。
希望这么多硕博都能开心、简单、顺利的毕业吧😁
在大多数中国大学，一笔科研经费拨款。学校层面会先抽10～15%，学院层面抽10～15%。平均抽30%，但少数学校会抽40%。
经费到账后，也不能完全覆盖研究费用。不少科研试剂、检测费用，由于行政的苛刻条件和差劲的服务态度，导致难以报账。这部分费用往往需要学生和老师自掏腰包。一部分拿着微薄补助的硕博，甚至要自费科研。
也有些老师迫于绩效压力，去申请学术经费贷款，这类贷款往往是7出13归。入不敷出，甚至卖房卖车。
所以也滋生了很多乱象，比如回收学生补贴、奴役学生给自己的公司打工、比如卷走自己公司的项目、又或者给政府部门的人经费回扣等等
现在的中国大学老师年薪十万，一年却要完成七十万科研经费，这笔账到底怎么算？
这里说的不是学校发给老师的钱，而是老师必须自己从外面拉回学校的经费。
拉不到怎么办？
有的学校扣绩效、影响职称，有的甚至会影响续聘。于是一些老师只能自己贴钱，或者找企业帮忙走账。
科研经费主要分为纵向和横向：
纵向经费一般来自政府部门和各类基金，靠项目申请；
横向经费则来自企业委托，要老师自己出去谈项目、拉合作。
理工科老师还可能和企业做技术研发，文科老师去哪里拉几十万？
难道让教文学、历史、艺术的老师，也出去给企业做项目吗？
更离谱的是，有些学校会按照职称给老师摊派指标。经费进入学校后，还要先扣税点和管理费，两项加起来可能达到15%。
企业转进来七十万，老师真正能够支配的只剩五十多万，而且这笔钱还不能直接拿走，必须通过发票、合同和报销流程慢慢走出来。
拉不到经费的人，只能找企业先把钱打进学校，自己再想办法补差额，相当于花钱完成考核。
但这种操作并不是没有风险。虚构项目、签假合同、开不真实的发票，都可能触碰财务纪律和科研诚信红线。
老师为了保住绩效和饭碗，被迫去完成一个不合理的指标，最后出了问题，责任却可能全部落在个人头上。轻则扣钱、不续聘，重则还可能承担法律责任。
这个指标最初是怎么来的？很多文件里写的是“师均科研经费”，也就是全校到账经费除以教师总人数，它本来只是一个统计平均数。
但到了具体执行时，平均数被拆成了每个老师必须完成的定额。学校里少数能拿到大项目的教授拉高了平均值，最后却要求每个普通讲师都按这个数字交作业，这显然不合理。
调查中，类似的“假横向经费”现象并不少见。
花钱买来的考核指标，证明不了老师有本事，只能证明考核本身出了问题。
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大部分的PhD都会经历过度焦虑导致的躯体化
我读博的时候也饱受此干扰，以至于打乱我正常的生活。
以下是我自救的办法，希望能帮到你：
1.控制你的呼吸；吸气5秒，呼气5秒，可以不憋气。持续几分钟。
2.抱紧大腿，也可以轻轻抱着。持续一会儿。直到你好转
必要时，请寻求专业医生帮助。
BOSS 直聘来了！
他们都说X上伙伴质量高，于是我也第一次来X上给我们公司招人了～
我们现在有30多个小伙伴了，但是想做的事太多，所以，还需要更多的小伙伴！
简单介绍一下，虚实传媒是一家AI领域的策略公司，我们有自己的IP数字生命卡兹克（也就是我自己），也是国内可能目前最大的AI领域MCN公司，目前签约独家博主300+，也合作了上百家机构公司，国内几乎所有跟AI方向相关的公司都是我们的客户～
公司内部还是比较AI Native的，几乎全员都在用Claude或者Codex Coding自己岗位和职位的产品，来解放人力、优化流程，把时间放在更重要的与人沟通上。（PS：AI会员的订阅费公司也会报销。）
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1. 技术\艺术内容主笔：对AI有极强的的好奇心，对内容有敬畏心，AI极客，能深入浅出的为大家带来很有趣的很酷的深度图文内容。
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大概就是这样，base北京超越，刚搬了大办公室，环境还不错，五险一金齐全，不打卡不考勤，弹性工作，16薪，团队氛围极佳，日常各种欢声笑语～
以上，如果你也是真喜欢AI，想跟我们一起在这个时代乘风破浪，欢迎投递简历至邮箱：[email protected]
也欢迎X上的大佬帮忙推荐，感恩～
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用不好AI的人 也做不好导师
提出问题 允许任何的解决方案 允许任何的创造性
而非指定学生遵循既有路径，又厌恶学生什么都要问
你总不能在面对AI，一个无法为你背锅的学生，的时候；才意识到课题组最大的病根是你自己吧
这大概是为什么业界在AI的运用上远远胜过高校的原因：毕竟AI可不会惯着这群盲目自大的NPD，AI可不吃任何压力。
这大概是大学会消亡的一个原因之一，如果业界更包容 允许多元化 创造性的解决提案，同时又能支付合格的薪酬，那么高校还有其他任何优势吗？
当然 大学的声望 排名和NPD的数量是无可匹敌的。
One tip to improve your grilling
Instead of talking about the 'what', try explaining more of the 'why'.
BAD: "I want to build an analytics panel for admins with graphs and filters"
GOOD: "Admins can't currently see an overview of the important data in the app"
If you start by explaining your proposed solution, the agent will stick to it. It'll assume all the important stuff is settled, and just grill you on implementation.
But if you describe the problem, you'll give the agent license to be more creative.
You'll end up with a much deeper, better conversation.
PhD如何进行文献综述的写作呢？
又或者说如何进行自学呢？
我其实不推荐大部分机构或者学校的课程，有时候质量参差不齐；更何况在有AI的情况下，你本来就值得一个更好的老师。
综述的自我学习可以按照几个流程来走：
1. 综述的框架选择
Literature review as a research methodology: An overview and guidelines
doi.org/10.1016/j.jbusres.20…
如 系统综述、半系统综述、整合综述
2.文献综述的"表演性"
The Performativity of Literature Reviewing: Constituting the Corporate Social Responsibility Literature Through Re-presentation and Intervention
doi.org/10.1177/109442812093…
文献综述并非是 中立的 “再现” 过去的研究；而是共同构建 该研究领域的 一场表演。
忘记你PhD的身份，记住你是一个科学家，你在塑造这个领域，而不是在复述or Copy 它。
3.好的综述离不开 批判性讨论
Critical literature reviews: A critique and actionable advice
doi.org/10.1177/135050762110…
这是在大多数学术训练中缺失的一环；什么是批判性？
什么是不好的批判性？
当然这确实需要长期的训练，或者耳闻目染。
但你也可以通过文章总结的19篇示范性的批判性文献综述（横跨实证主义和解释主义），去帮你训练一个批判性的写作润色agent。
这不仅可以用在你的文献综述，也可以用在你的其他论文中。
4.理论论文 Introduction 部分的三段式结构
EDITOR’S COMMENTS: POSITIONING A THEORY PAPER FOR PUBLICATION
jstor.org/stable/26528658
构建完综述的框架、定完底稿，你心理有个想法了，内容也铺垫的差不多了，就要开始写了Introduction了
那么这往往是很简单的三步走：加入 领域对话，识别未解决的问题，研究目的
5.既然你写了文章，总要有贡献吧——要学会邀功
Constructing Opportunities for Contribution: Structuring Intertextual Coherence and "Problematizing" in Organizational Studies
doi.org/10.5465/256926
把你搜集的文献，塑造成一个一个领域，一个一个问题。
然后 凸显（捏造） 该领域当前 研究 文献的不足 或 是空白
记住，一篇文章的贡献 是 被构建出来的；而非等着被发现或客观存在。
致每一个PhD，你可以怀着谦卑的心走向科学，但请抱着无以匹敌的勇气和自信 走向学术。你们每一个人都是科学家，而不只是学生。
万能的推友们，我的学生在做一个访谈
主要关于 光伏行业的校企合作
online 访谈时间大约45min，有偿报价200 rmb/人
访谈内容大致为研发时的经验；不涉及敏感信息
目标人群为：企业侧研发、工程、项目负责人；高校侧导师、科研人员、博后；技术转移 科研管理、项目管理人员
如有意愿 请私信我
AI审稿 只是把学术界 固有的问题放大，并拿到台面上
其背后的审稿人动机和水平，从未变过。
有的人就是要拉踩要拒稿，过去不好太直接，现在容易了
有的人就是不想审稿，过去找学生，现在找AI
有的人不会审稿，过去只能拒绝，有AI审稿了反而把这当自己的能力
与其说AI冲击了学术界，不如说 它把人的动机放大了；
整个学术界 不合格的审稿人远远多于合格的审稿人
而其带来的影响也远远大于其贡献
每个PhD都会在读博过程逐渐失去他们曾经所热爱的事物
有时他们会很想做某件事情，但是由于邮件&研究压力，而无法去做，甚至打乱他们的生活计划。
所以，每个PhD都该定期找个地方（把你的手机和电脑撇下）去做那件你很想做的事情
我曾经每周（几乎）都花半天来坐公交，不为什么，只是我想静静
晚上跟几个入职211 的朋友聊了聊
往前几年，赚的盆满钵满的；这几年由于学校 对于科研经费的指标不得不付费上班。
有的去找学术贷，有的去自己垫钱，只为了满足学院的经费指标。
现在新进来的老师，被要求一年拉40万的经费，有的是三年120万。
学校基建没更新、老师学生待遇没提升；钱去哪了呢？
对 AI 对学术界的冲击，我有不同的看法。
成功的AI赋能产物，大多是那些“对不稳定产物接受度较高的行业”。 比如 短剧、情感、算命、聊天。
又或是“形式化程度较高的行业” 编程、填表、统计等
但学术界对产出的要求是，我们要有一部分的高度形式化 “例如 方法论+结果的描述”，又要要求稳定的推理、适度的批判、有一定深入的解释拓展、合理的猜想。
比如这次的ICLR，对于Auto research 比拼的就是idea，和idea的成熟度，大概就是限定一定方向的 猴子打字机。但这或许不是影响最大的。
影响更大的，更普遍的是AI审稿。AI审稿是没法分辨 哪些该说哪些不该说。
研究者并不对 有帮助 有深度的意见感到愤怒；而是对那些 忽视研究前提 研究边界 甚至是研究topic 的意见感到愤怒。
假设一个作者 陈述的是A问题的a方面，但是意见是关于 “该作者未论述 B问题” —— 但是，对于B问题的排除已经写在前言部分、或者 在这个行业里 是默认派出的 。
该作者更想收到关于 如何 把 a方面改善的更好，或者对于a方面他们考虑不足的point。
同行评审首先是让文章变得更好，其次才是拒稿。
AI 审稿并非不可以，但如果不加以人为审核，以斟酌意见的适用性。
那么同行评审和红果短剧有何异同？
最起码红果短剧真能带来快乐。
教学能力的衡量标准其实很简单
身为导师，你能把你的课题 用最简短的方式 讲给你的爷爷奶奶听，然后使得他们明白你在做什么吗？
如果你能做到这点，那么你大概是一个合格的导师。
如果你做不到这点，则应该思考你的学生是否得到了合适的教育，又或者你仍然是一个 大一号的博士生
同济在6月份取消长聘制，厦大等几所985也在内部执行终身考核制，当然也包括这次的中央巡视下到高校。
似乎高校要变天了。
取消长聘，或许是防 “躺平” 和 “铁饭碗”。也或许是让高校的人才更有竞争力。
但问题是，取消长聘制 并不等于让这些学阀手中的资源 流向年轻学者。
反而会增加 学阀的危机感，将资源进一步的抓在手中。
这或许会进一步加速“短平快”的科研氛围，本科十篇，硕士三十篇，博士六十篇。
权力和利益的流向将会更加集中，学阀集团或许会更加的顽固。
也许会把一些学阀洗出去；但更重要的是，年轻人的上升渠道变得更加狭窄了——学校里老教授的考核压力只会分配到不同的年轻教师身上，而不会对他们自身造成太多影响。这或许暗示着，高校对年轻人的吸引力降低，几乎成为一个家族制的工作。
在当前情况下，如果不减小考核压力，隔绝人际关系；那么真正具有影响力、推动性的研究成果 将逐渐在中国高校消亡。
当研究的质量和可信度下滑至一定程度时，大量的研究成果将不再是壮举，而是垃圾。
我们是否会重蹈覆辙一次“大跃进”。答案大概是肯定的。
对于PhD来说什么样的科研路径是好的呢？
在精不在多的发表策略：做理论、做方法论，固然是伟大，而且令人敬畏的。确实能促进整个学科的进步。
但是毕业找教职的时候，你的对手是毕业就发表了至少40多篇paper，20篇一作的土博。绝望吗？
确实不能怪年轻人浮躁
说实话，一个合格的导师，他手下的学生不该做任何冗余的工作，不论是实验 还是其他东西。
不是每一个学生都能找到那个亮眼的课题，也不是每一个分析都必须去做。
我们应该跟学生探讨，找到完成研究的最优最简路径
而不是放任其无限的摸索，然后 批评他们的工作不合格，打击他们的自信心。
导师，应该是一个引导者，一个老师，而不是奴隶主或者监工
我宁愿我的学生有一天跟我说：他想清楚了，做研究不是他想要的生活，他要退学。
我也不希望我的学生在压力和焦虑抑郁中完成他的PhD
研究是我的选择，我的人生大概就是这样了。
但是他们还有无限的可能，相比于如今这个发烂发臭的学术界，他们的生活里还有很多美好的东西更值得。
当你卷赢千军万马，从博士毕业到当上博导才知道：
导师其实压根不在意你干了多少活，
而是在意你到底值不值得他信任，以及真正能解决什么问题
以前我总觉得，每天在实验室熬到凌晨三点、跑几百次实验、把导师布置的脏活累活全包圆了，没有功劳也有苦劳。
可现实是，当你把一堆缺乏核心亮点的数据扔到他桌上，或者碰上服务器宕机、项目卡壳的烂摊子，他连看都不会多看你一眼。
因为在导师眼里，那些机械的体力活，随时可以被下一个勤快的师弟师妹替代。
现在的AI时代更是把这种“苦劳”按在地上摩擦，你用一整个通宵手写的代码和文献综述，别人用Claude加个Agent半小时就跑通了。
当体力和时间不再是稀缺资源，你拿什么去换取导师的信任？
我们一直以来把PhD视为 大学教育的延续，但它更像是一种学徒制的就业途径。
有老师傅带你
有需要完成的基本培训
需要做出业绩（paper or 会议）
然后拿到一个合格证书，然后选择离开这个行业，或者前往一个senior的职位
从某种角度，它属于硕士毕业后 就业的一种。
但悲哀的是这个行业很畸形
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