科研如挖井

本文探讨科研过程中的关键因素,包括选题的重要性、努力与方向的关系,以及如何在实验室工作与个人发展之间取得平衡。通过分享个人经历和团队成就,作者强调了在科研道路上坚持与创新的重要性。

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闲来无事,随便翻阅组里以前发表的论文,顿生感触----科研如挖井,而出成果则如打出了一口好井;要得到汩汩甘泉,不光在充分调研的基础上选址,还要锲而不舍地在同一片土地上辛勤耕耘.

更多的时候,努力比方向更重要,所以在选址的时候要有类似地质学家的敏锐目光,确定这片土地上劳动一段时间一定会找到水源;不过做研究生的时候大部分方向 都是老板定的,眼光卓越的老板一般会告诉你,这个课题做出来一定能发很高档次的文章,而一般的老板则可能说,咱先做吧,看看会出什么结果.选好地址后,只 有经过长期艰苦卓绝的努力才能找到水源,粗心大意的人则多数时候与甘泉失之交臂,没有耐力的人往往半途而废,而科研的棘手之处在于很难预测哪里是"the end of the story".就我个人来说,很多时候,不知道是该另辟蹊径,还是学习爱迪生的执著,相信在失败999次之后的第1000次一定会成功地发明灯泡?这样的 人力物力投资到底值不值得?这是我的大多困惑所在.

对于研究组来说,集中多数人力物力打一口井似乎是一种很高产的方式.老板刚来时,组里大部分研究生都集中在纳米颗粒和嵌段共聚物的自主装上,结果很快就发 了一篇Angew.Chem,接着又是Langmuir, JPCC,后来一个动手能力很强的研究生又在短时间内发了Small和JACS,并且这个课题目前还在继续延伸.目前可以说组里对这个体系的理解算是比较 透彻了.相反,同时起步的其他课题虽然也有比较大的进展,但是相比这个课题来说略显零碎,不成体系,给人一种东打一枪西打一炮的感觉.不过老板的这种决策 也不能说错,她当初选址的时候可能想到惟有广挖井才能保证实验室整体在一定时间内有所产出,而不是在一棵树上吊死(如果运气不好的话).只是对于研究生来 说,是一种折磨.刚进组老板就给你一个实验室没有人以前做过的课题,而你不知深浅地一脚踏进去,就只有看造化了---要么运气特好,要么能力特强,才有可 能短时间内出成果,而大多数人则郁闷至极.

在挖实验室工作这口井的同时,如果能够在家里另挖一口井以备不时之需就更好了.记得有这个一个故事,说两个和尚一直到山下同一条井里挑水,久而久之,成了 好朋友.有一天,其中一个和尚发现另外一个和尚没有来挑水,他想,可能是他病了吧;但是接下来好长时间另外一个和尚都没有来挑水,他感到纳闷,就跑去问那 个和尚.那个和尚指着院子里一口井说,这些年来我每天做完必须的功课后都会在这里挖一挖,几个星期前我终于挖出水来了,以后再也不用到山下挑水了.每天努 力一点点,长期以来,终于有了自己的井,再也不用依靠别人了,这样也很不错嘛!更何况我们有研究生这样漫长而稳定的阶段去准备自己!不论朝哪个方向挖井, 几年下来,相信收获都不小!

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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