隨著 AI 領域越來越火熱，各大頂會的論文釋出似乎也越來越難：AAAI 2020 放榜，8800 篇提交論文創歷史記錄；CVPR 2020 被稱為十年來最難投中的一屆；IJCAI 2020 審稿堪稱史上最嚴，創下了史上最低的接收率 12.6%；OSDI 2020 錄用率不足18%；NeurIPS 2020 論文投稿數量創歷史最高，但接收率卻為史上最低……

陳薇

楊蛟龍

張星星

一個 idea（想法）是一個做科研的開始。在提到 idea 的來源時，三位研究員都不約而同地提到了讀論文這個方法。想要輸出好的內容，首先要有輸入。楊蛟龍提到，關於 idea 最主要的渠道來源還是讀論文，在讀現有論文的過程中產生想法，比如發現現有某一個或一類方法的不足並思考解決方案、受某個現有技術的啟發去解決另外一個新問題等。這也與張星星的觀點不謀而合，張星星表示，一個好的 idea 是要解決前人沒有解決的問題，或者改進之前方法當中的某些缺陷，這些都是一些比較好的出發點。

除此之外，良好的溝通也是必不可少的。在日常和同事、同學、導師的頭腦風暴中，討論需要關注的領域和問題，互相借鑑方法，更容易迸發出靈感的火花。在這裡，陳薇鼓勵研究者們在參加頂會或學術大會時，多去聽一聽自己感興趣的 Workshop。往往這些 Workshop 中會有許多行業內前瞻性的探索，也會有很多活躍的業內人士，在這樣的環境下，更容易產生好的 idea。

學科交叉遷移也是一個可以嘗試的方法。作為數學背景出身的研究者，陳薇會把計算機領域的問題放在數學的知識框架下進行思考，從而探索新的問題或者解法。在計算機科學領域，也可以從最基本的概念和方法論去尋找靈感。

Q2：有沒有一些好的/常用的論文寫作技巧可以分享一下？

有時候，有些同學可能還沒有接受足夠的論文寫作訓練，所以容易依賴導師。但是，論文寫作是科研的一個關鍵環節，尤其對於想獨立做研究的學生來說，優秀的論文寫作能力是不可或缺的。三位研究員們提出了許多可以借鑑的論文寫作技巧。

第一，把自己放在讀者的位置上。人們常常會在面對自己寫的內容時，自我感覺良好，但如果換做一個對論文內容比較陌生的人來閱讀，讀者是否真正能領會到研究的要點，論文邏輯是不是順暢，文章裡的陌生詞彙是不是很多…… 這些都是要從第三方的角度思考的。因此，在論文寫作時應該多換位思考、從讀者的角度去組織和修改文章內容，論文完成後還可以邀請同學、老師或者朋友幫忙通讀論文，看看還有哪些讀者疑惑的問題。

第二，寫論文要有講故事的思維。其實，做科研就是一個講故事的過程，寫論文也是。論文寫作需要一個完整的故事邏輯，比如，從論文為什麼要做領域內的這個問題出發，講述現有演算法為什麼不能很好地解決這個問題，然後我們有什麼新的發現或認識，基於此提出了一個什麼樣的方法，這個方法創新在哪，最後的結果又是怎麼樣的。論文一定要有一條很流暢的邏輯線，不要寫成一個枯燥無味的技術報告。

第三，在閱讀論文的過程中積累技巧。當你閱讀其他作者的論文時，如果發現論文中有精彩的部分，比如優美且專業的用詞、流暢的邏輯表達、漂亮的圖表等等，都可以記錄下來或者截圖儲存，建立供自己反覆學習以及論文寫作時參考的“語料庫”。

第四，論文寫作要簡練、嚴謹、清晰。研究員們表示，在做 Reviewer（審稿人）時，他們經常會看到有的論文在闡述貢獻時，會出現用力過猛的情況。因此，三位研究員都強調了，論文寫作的語言要簡練，突出重點。因為 Reviewer 的審稿時間是非常有限的，不可能把過多的時間浪費在一篇內容不清楚的工作上。同時，用語也要嚴謹。比如，在用形容詞描述效果程度時，到底是 superb，還是 good，抑或 descent, reasonable 等，每個單詞都要有把握，字斟句酌。這是因為，大部分人在讀論文時都是抱著懷疑的態度，如果細節不嚴謹，可能會引起對該研究工作的不信任。

最後，論文寫作不是一蹴而就的，需要投入大量的努力。三位研究員都表示，做研究和寫論文都是沒有捷徑可走的。與其投機取巧，不如在研究一開始就踏踏實實，嚴格把關每個環節，儘早把實驗變成文件，形成嚴謹的邏輯鏈條。楊蛟龍表示，對於剛起步的同學，寫論文可以先搭建框架再豐富內容，由粗到精地寫。比如，根據整體邏輯先確定每個章節的標題，再確定每個子章節及其標題，然後可以寫章節中每個段落的第一句話（尤其是引言部分），最後再把所有段落內容寫好。

Q3：如何做好投稿前的時間管理？

在科研中，做規劃是件很難的事，因為研究過程中有太多變數。但即使計劃很難，也還是要做。根據自己在 CV 領域頂會的經驗，楊蛟龍認為在投稿3個月前，大家就需要緊張起來了。緊張起來並不是說要每天加班到凌晨，而是要做規劃，根據專案目前的情況，列出事情的優先順序。如果在一定時間內做不完，就不要再鑽牛角尖持續拖下去了，嘗試換一個方向。因為，如果沒有這樣的全域性觀，會很容易陷入“坑”裡，自己總覺得還有時間，但最後可能會發現就算解決了這個“坑”，用處也沒有那麼大，時間沒用在刀刃上。

對此，張星星總結了一套實用的方法——提前寫一部分論文。一篇文章不需要等實驗的所有部分都完成了才開始寫，有很多部分其實是可以提前進行的，比如 related work（相關工作）部分。在方法部分，如果做實驗已經看到方法有希望，那麼可以先把方法寫出來，方便梳理，也更容易“摳”細節、反思流程、產生靈感。最好論文的第一版可以提前一個月的時間完成並遞交給導師，這樣導師有足夠的時間，也會給出及時的反饋。

當然，研究也需要良好的執行能力。陳薇提出，研究是一個完整的工作流程，每個環節都需要嚴謹。如果在選題、實驗等各個環節中有所疏漏，那麼整篇論文都不會紮實。提早發現問題，高標準嚴要求解決掉問題，會大大降低論文寫作的難度。

Q4：論文評審中，審稿人更希望看到什麼樣的論文呢？

一篇好的論文，內容要正確清晰，邏輯順暢，真的有貢獻，結果也要充分、有說服力。但對於不少國內的研究者來說，首先要過的就是語言關。張星星在審稿時就曾碰到過這樣的事情：作為審稿人，他看懂了一篇論文，然而其他評審者卻看不懂，給了很低的分數。其原因在於，張星星作為中國人，十分了解中國學者的用詞習慣，所以他可以看懂這篇文章想要表達的觀點，也看出來了這篇論文是中國研究者寫的。然而，儘管他對文章的學術內容表示認可，並試圖挽救這篇論文，但最後還是失敗了。最終領域主席認為，論文的語言不符合 ACL 標準，文章不能被接受。

除了語言外，內容也是一大要點。楊蛟龍認為，一篇論文的內容在各個方面儘量都不要有短板。如木桶原理一樣，論文中如果有短板，即使別的地方突出，評審者都不得不將評分降到較低的區間。因此，無論是在寫作上，還是在講故事、方法的創新性、實驗的完整度上，論文都應該做到全方位沒有“死角”。在沒有短板的基礎上，論文如果有亮點，比如方法非常新穎，實驗特別充分等，都會受到好評。正如楊蛟龍所說：“如果能把論文的每個部分都做成亮點的話，那真的太優秀了。”不過，即使做不到整篇論文都是滿分，那麼把一個點做到極致，也會讓人印象深刻。

當然，評審者也會有自己的喜好，張星星和陳薇都不約而同地提到了富有解釋性的文章。很多文章的邏輯都是提出模型-模型優勢-實驗效果提高，但是如果能解釋清楚實驗結果資料為什麼會這麼好，多一些深入的分析，就更能接近問題的本質。

Q5：Rebuttal 的用處在哪裡？如何寫好 Rebuttal？

Rebuttal（辯駁）是論文評審中關鍵的一步。張星星表示，其實我們每天都在 Rebuttal。無論是和導師，還是和同事/同學，只要在一起討論論文和問題，都是 Rebuttal 的過程。他自己曾經有三次透過 Rebuttal 讓文章被改分的經歷。“Rebuttal是有可能拯救一篇文章的，所以千萬不要放棄 Rebuttal 這個機會。”對此，楊蛟龍也有切身體會。他回憶道，在一次投稿時，因為一個公式沒有寫清楚，而導致論文被幾位審稿人否定，但在他透過 Rebuttal 環節詳細解釋後，文章最終得到了認可，評分也迅速上升，最終論文被接收。

研究員們表示，通讀完論文的評審意見之後，可以先將提出的問題列出來，仔細思考為什麼會有這些問題。大部分審稿人提出的意見背後都是有原因的，所以要從論文出發，回想有問題的部分，反思一下是不是確實容易產生誤解，然後再去寫 Rebuttal。

同時，對待 Rebuttal 的態度要端正，沒有必要過分情緒化。Rebuttal 不是一個對抗的過程，事實上，審稿人是幫助者而不是敵人。陳薇認為，Rebuttal 其實是一個讓文章可以變得更好的過程，在與同行的討論中，我們也加深了對工作的理解。另外，在 Rebuttal 寫作時也需要有一定的邏輯性，針對問題進行解釋要層層遞進。如果要求實驗結果，那麼就儘量去進行實驗，因為圖表資料更有說服力。其實，如果認真、真誠地回覆 Rebuttal，既能顯示出研究者對工作負責任的態度，也是對評審者辛苦審稿的尊重。

Q6：要如何和導師進行溝通互動？

在溝透過程中，首先要保持一個坦誠的態度。三位研究員都表示，同學們要不怕犯錯，千萬不要有了想法後不說出來，自己悶頭“蠻幹”。陳薇認為，做研究時思維方式要調整，導師是同學們的合作者，及時和導師溝通，可以避免走很多彎路，節省更多科研時間。從整個科研專案的管理上來說，讓導師知道每個細節也是很有必要的。畢竟在快到 Deadline 時，如果學生有很多的話，導師也分身乏術，沒有辦法將很多時間分配給每個學生。

Q7：隨著 AI 領域越來越火，頂會投稿量也不斷增多（比如 CVPR 2020），頂會錄取會不會更難？

在楊蛟龍看來，儘管整個 AI 領域的科研人員比原來增加了不少，但無論是從論文的錄取率，還是投稿的難易程度等多個方面，他個人覺得和之前沒有太大區別。發論文其實並沒有那麼難，難的是怎麼出類拔萃。他表示，現在出現了很多快餐式的論文，儘管這種論文的內容好像也能說得過去，但其實對領域的研究發展幫助並不大。

如果想要成為一名優秀的研究人員，那麼在剛開始做科研時，就要建立起良好的科研品味，比如要做對領域有重要貢獻的工作，希望讓更多人從中受益，或者對領域有所改變。如果從一開始做科研的時候就給自己樹立這樣的標準和價值觀，那麼你今後的論文將會是更有價值的存在，是能讓人去引用的論文，那就是出類拔萃的。楊蛟龍鼓勵每位同學都給自己設立一個小目標，比如做口頭報告論文，做前10%、5%、3%的論文等等，以此來激勵自己做有價值的科研。

Q8：ACL、EMNLP、IJCAI、AAAI 都會有 NLP 方向的論文，對於 NLP 的工作，會議傾向的風格會有什麼不同嗎？如果有的話，投稿時需要注意什麼？

張星星提到，不同會議的風格確實存在區別。像 ACL、EMNLP 都是比較傳統的 NLP 會議，可能更側重相對傳統一些的 NLP 領域問題。像 IJCAI 的話，內容就會更多樣化一些，不僅有 NLP 的問題，可能還有計算機視覺、機器學習等多種 AI 相關的方向。如果是把 NLP 應用到了一個產品，或者一個比較新的領域中，那麼 IJCAI 這類會議會相對比較喜歡這樣的論文。如果是比較傳統的 NLP 問題，那麼把這樣的論文投到更相關的會議上，則會受到更多的關注度。事實上，有經驗的科研人員有時只需看論文的主題，就大致有一個感覺，覺得這篇文章更適合哪一類的會議，所以同學們可以多跟導師進行交流。

Q9：機器學習方向的三大 AI 頂會：NeurIPS、ICML、ICLR 分別有什麼特點？怎樣做到針對性投稿？

對於這個問題，陳薇從頂會的歷史說起，給出瞭解答。

NeurIPS 是 Neural Information Processing Systems 的簡稱，在神經網路模型2012年再度興起之前，這個名字聽上去與機器學習並不十分匹配。但其實，NeurIPS 長期被機器學習等領域的學者所青睞並保持繁榮，其很大原因在於它比較開放、包容新興問題和創新方法。這從 NeurIPS 一直以來盡力保持的 Single track + Poster 的會議形式也有所體現，鼓勵學者在自由討論中進行思維碰撞。所以，比較新穎的、腦洞大開的想法可以嘗試投稿 NeurIPS。

相對 NeurIPS，ICML 是一個更加傳統的機器學習會議，接收機器學習各個領域的前沿工作，較偏好理論、演算法、實驗比較平衡和完整的工作。ICLR 則是比較新的會議，創立於2013年深度學習興起之時，鼓勵從表達學習的視角理解深度學習，同時展現深度學習的各項前沿應用，比如計算機視覺、計算生物學、語音識別、文字理解、遊戲和機器人等。另外，ICLR 首先採用了公開評議（Open Review）的審稿方式，評審意見公開，審稿人、作者、公眾的討論更加充分，學者在投稿或者關注中有更大收穫，同時也促進了 ICLR 的快速成長。

Q10：日常應該從哪些方面鍛鍊自己的科研能力？

楊蛟龍認為，科研能力包括很多方面，從最開始的學會讀論文，到開始寫論文做演講，當然還有編碼能力、思維能力等等，要求是全方位的，一個合格的研究員不應該有短板。而在這其中，最重要的是邏輯思維能力和問題分析能力。分析問題的時候，如果遇到一個問題，要怎麼解決這個問題？如果這個問題成功解決了，接下來又有什麼問題？這種樹狀的邏輯思維能力和分析能力需要長時間打磨、培養，才能建立起來。有了問題分析和解決的能力，才能在問題中快速發現關鍵點，也能在問題中獲得靈感。

在張星星看來，科研能力和研究品味是需要慢慢提高的。好的輸出必須有好的輸入做基礎，一方面要讀大量的論文積累，另一方面就是要多做實驗，在實驗中看到方法的缺陷和問題。除此之外，去參加頂會也很重要。在開會時，可以和領域內的“大佬”多交流溝通，瞭解他們的觀點，向他們提問，從而進行思維碰撞，提高自身能力。

陳薇則提出，同學們在進行科研時，最重要的一個前提是已經完成了一套完整的科研訓練。親身體會過完整的科研流程、培養良好的研究習慣後，才會對自己的研究有合理的預期，循序漸進地追求想法和深度。同時，科研中的心態十分重要。避免眼高手低，在科研開始階段一昧追求做“大事”，也不要在已經完成科研訓練之後低估自己，受限於舒適圈內而不敢大膽嘗試。建議短期內在自己的興趣、能力和工作的影響力三者之間做最優匹配，長期保持學習習慣、好奇心和挑戰自我的勇氣。

透過與研究員們的溝通，我們可以看到，科研是一個長期的過程，不僅需要技巧，更需要良好的心態。與其臨淵羨魚，不如退而結網，終有一天你也會成為別人眼中的“頂會大佬”！

最後，聖誕老人祝大家在以後的研究工作中論文全過，頂會全中！