失业人员都能中ICLR, 2020的你有什么做不到的

Andreas Madsen,一名来自丹麦科技大学的顶尖毕业生,在找不到研究工程师工作后,决定独自进行科研。通过坚持不懈的努力,他最终在ICLR 2020上以Spotlight形式发表论文,分享了这一过程中遇到的挑战及应对策略。

我成为了一名独立研究者,我不推荐你也这样做。但如果你坚持要「作死」的话……你可能最终能中一个顶会 Spotlight paper。 -Andreas Madsen

一位名叫 Andreas Madsen 的小哥自北欧名校丹麦科技大学本科+硕士毕业之后(成绩是 top3%),却发现自己找不到一个研究工程师的工作。而在最近无业的这段时间里,他写的论文中了 ICLR 2020,还是 Spotlight......

 


2018年3月, Andreas Madsen以第一作者的身份在distill.pub 平台上发表了第一篇机器学习论文,介绍了两个准确度相似的模型在NLP上的显著交互可视性有很大不同。那时,他觉得凭借这篇论文以及机器学习的硕士学位就可以申请PhD、研究工程师、实习项目等了,于是就开始向谷歌、微软、Rakuten、ElementAI、英伟达、Hypefactors等公司投递简历,结果一个面试邀请都没收到,啥都没有。托关系,找朋友的,Andreas得到了这么一个回答:

「你得有一两篇顶会论文啊」
现在的顶级人工智能 PhD 项目需要有顶会论文才能申请了。我曾经在某大学待过,如果你连一篇 ACL,EMNLP,CVPR,ICCV,NeurIPS,ICML 论文都没有的话,你几乎就不可能成功申请到某大学了。-某top5大学回复

说发就发啊,那就发呗。于是乎, Madsen在19年4月全身心投入到了科研工作中,剑指NeurIPS和ICLR,。

 


如果失败的话,我就当个JavaScript程序员吧。-Andreas Madsen

没钱怎么整,挣!

Madsen的朋友向他推荐了一个项目。该项目不仅需要详细了解 Node.js 的内部构件,还要有统计学背景和网页可视化技术。由于Madsen对Node.js有长达六年的接触,因此获得了非常高的薪水,够他在丹麦这种高消费国家支撑3到4年的那种。

 


除此之外,Madsen被邀请开发IoT智能手表/胸牌的TensFlow部分。

 


没idea怎么办,有人有啊!

对于一般的学生来说,一个好的idea是发文章的第一步,而这个idea往往源自于导师。于是乎,Madsen找到了自己的合作伙伴- Alexander R Johansen,一位助理研究员,他告诉Madsen他的几名学生尝试复现 DeepMind 的论文「NALU」,但都失败了。所以,他问Madsen是否愿意对此进行研究,研究结果或许能够成为一篇 NeurIPS 论文。

 

 

由于Madsen的硕士学位论文和在 Distill 上发表的论文都是对其他人夸大其词或误导性的作品提出批评,然后对它们进行修正改善。并且,复现论文的难点在于优化,而该领域正是他所擅长的。就这样,两人一拍即合,开始了他们轰轰烈烈的事业。


几乎所有发表的论文都会对效果夸大其词,所以修正改善他人的论文内容是一种可行的研究策略。 -Andreas Madsen
没人安慰怎么搞,呃 ("▔□▔)


找不到解决方法、遭遇不公正的评审、得不出有用的结果、发现某个重要缺陷……甚至担心即便发表了也会因为课题过于小众而被淹没。焦虑与恐惧一直缠绕着Madsen。

 

  • 我通常会与 Alexander 开周会,讨论一下新的想法。虽然 Alexander 并没有 Ph.D. 学位,但他是非常杰出的批判性思考者。我并不认为必须和那些有很多一作发表经历,或者有多年论文指导经验的人交流。重要的是,我们需要和那些能质疑我们研究工作的人交流。不然的话,我们可能会变得懒惰,从而对那些论文中的错误视而不见。与他们讨论你的论文,这会给你更大的压力,从而避免找一些「捷径」。
  • 我会做多个子项目,如果把所有时间都分配给相同的工作,那么这样的风险太大。我们可以花些时间做那些有用的小项目。写个开源工具、复现个知名论文都非常有帮助。有时候,把视线从研究移开、放松一些也是非常有必要的。即使研究项目失败了,但至少完成了某些小项目。在我的经历中,有这些业余项目,其它研究者会更认同你,这对你是非常好的一种鼓励。

 

三天完成的业余项目示例,其它研究者会向你表示感谢,这是非常有价值的鼓励。
期间,他还去了日本旅了趟游。日本真是个治愈人心的好地方啊,好想去度假啊(小编心声)。
被NeurIPS 2019拒绝了

 

拿到 NeurIPS 2019. 审稿意见的我本人。——「Red Ink」绘画 byJorge Cham
NeurIPS 2019的审稿人更偏向于已经发布的成果,对这种带有批判性的论文持有质疑,更何况Madsen动的是Deepmind的奶酪。
提交ICLR 2020时,Madsen已经对文章补充了更多的证据和实验去支持表述的观点。他们还发了个推特,@了MALU的一作,获得了:Great Work!有了好的基准,我们才能继续提升(模型的性能)的回复。

 

在此次ICLR 2020的评审攻坚战中,Madsen又遇到了其在投稿NeurIPS时的评委,然而此次他/她给出的评论却是:the contributions presented in this paper are too incremental.

 

尽管此次ICLR 2020的投稿过程跌宕起伏,但Madsen的作品在最后关头入选了录取论文列表,还是以Spotlights的形式被展示,也算是皆大欢喜。
看到这里,小编想到了《肖申克的救赎》里的一句台词。Some birds aren't meant to be caged, that's all. Their feathers are just too bright.有些鸟注定是不会被关在笼子里的,因为它们的每一片羽毛都闪耀着自由的光辉。

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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