守住发际线：南大蒋炎岩谈读博那些事儿(2)

对任何领域来说，经验都非常重要。不过数学的 training 有点从小就落下了；加上当时对系统软件还挺感兴趣，读博的时候南大基本没有人做 System 和 PL，所以选了一个最接近的软件方向，虽然我也不知道软件方向是做什么的，就这么上车了 (为此还让出了一个保送硕士的名额，嘿！) 这个路线和广大保研群众简直相似得不能再相似了。
守住发际线
读博士嘛，大家肯定最关心的是毕业问题，要是毕业的时候能守住日渐退行的发际线就更好了。鉴于我读博士基本是「自学青年的胜利」，而且还有浓密的头发，自己的经验应该能帮到大家。总结起来就是：脸皮要厚、药不能停、刻意练习，然后在发表论文的边缘疯狂试探就好了。
脸皮要厚
我入坑的第一个研究问题简直就是四九年入国军，到今天这个方向的好论文已经非常……稀疏了。概括地说就是在基础的机制已经很难改进的前提下，设计策略去「overfit」应用场景，刷出更好的实验效果来。那段时间几乎每天要都拷问自己：做这东西有个卵用？试一试吧，实验设备又相当落后，只要方位角度差一点点，测出来的数据就飞到十万八千里之外了。但毕竟老板是「软件方法学」出身的 (虽然我也是做「软件方法学」的，但我大约的确不知道我到底是做什么的)，他们自带能说会道的光环，每次都能在方法学的制高点忽悠得你哑口无言，新手学生真是百口莫辩，项目也就一直这样莫名其妙地进行下去了。
后来我学会了一个经验，现在和老板们交流时，头脑里先预备好一个 SMT Solver。老板每说一句话，我就先把这句话在逻辑上取反，然后扔到 SMT Solver 里求解一下，看看他到底是怎么把这件事忽悠过去的。我惊讶地发现，求解的一般结果，要么是公理体系有些不同，要么是在一些非常基本的问题上没能达成一致。一个典型的例子是，老板们有时候会觉得「再小的 contribution 也是 contribution」，但如果你有一个预设的 significance 的 lower bound，这句话就不成立了。这一招屡试不爽，每次都说不过老板的同学们可以多多尝试 (许畅 ：有的时候说的话还看环境，对有不同抗打击能力的人要斟酌说不同的话，可以细细体会老板是鼓励你还是安慰你——不要把老板安慰你的好心硬戳破了)。
我觉得知乎上遇到自己不喜欢研究问题的博士生肯定相当多。这时候，脸皮厚的作用就发挥出来了：我有腿，不喜欢这个问题可以跑路啊！