1. Đầu tư vào dự án, không chỉ vào bài báo
- Ở giai đoạn đầu của nghiên cứu, việc xuất bản bài báo là quan trọng, nhưng về dài hạn, tầm ảnh hưởng của nghiên cứu và bức tranh lớn quan trọng hơn số lượng bài báo
- Cần nhìn nhận nghiên cứu không phải như các bài báo riêng lẻ mà như một tầm nhìn lớn hoặc một mô hình tư duy
- Việc duy trì các artifact nhất quán như mô hình mã nguồn mở, hệ thống, framework và benchmark là rất quan trọng
2. Chọn đúng vấn đề đúng thời điểm, có khả năng mở rộng lớn và "sức lan tỏa"
- Vấn đề phải mang tính thời điểm. Ví dụ, nên tìm những vấn đề sẽ trở thành "hot" sau 2-3 năm
- Nó phải có "sức lan tỏa" lớn, có thể ảnh hưởng đến nhiều vấn đề phái sinh
- Nên chọn những vấn đề còn nhiều dư địa. Ví dụ, cần có hy vọng rằng theo thời gian có thể làm nó nhanh hơn 20 lần hoặc hiệu quả hơn 30%
3. Nghĩ trước hai bước và lặp lại thật nhanh
- Thay vì chỉ tìm lời giải tức thời, cần nghĩ trước hai bước
- Sau khi xác định con đường mà nhiều người có khả năng sẽ đi, cần hiểu giới hạn của con đường đó và tập trung giải quyết chúng
- Việc lặp lại nhanh các phiên bản của vấn đề và nhận phản hồi là rất quan trọng
4. Công khai công việc và phổ biến ý tưởng
- Sau khi công bố bài báo, đừng lập tức chuyển sang bài tiếp theo; hãy công khai công việc và tích cực giao tiếp với mọi người
- Hãy đăng bài lên arXiv và thông báo việc công bố bằng thread, bắt đầu bằng những tuyên bố cụ thể và dễ tiếp cận
- Ngay cả sau khi công bố bài báo, vẫn cần tiếp tục quảng bá ý tưởng và giao tiếp với cộng đồng
- Ý tưởng và giao tiếp khoa học phải được duy trì quanh năm, vượt xa việc chỉ công bố một bài báo đơn lẻ
5. Tạo hứng thú và phát triển nghiên cứu mã nguồn mở
- Chỉ đưa code và README lên GitHub là chưa đủ
- Một nghiên cứu mã nguồn mở tốt vừa phải là nghiên cứu tốt, vừa có tính hữu dụng rõ ràng ở hạ nguồn và mức độ ma sát thấp
- Cần tạo ra các bản phát hành code có thể sử dụng, hữu ích và dễ tiếp cận
- Cần giải thích vì sao những lựa chọn thay thế rõ ràng lại thất bại và phải kiên nhẫn
- Cần hiểu các nhóm người dùng khác nhau và phát triển dự án phù hợp với họ
- Điều quan trọng là chuyển sự quan tâm thành cộng đồng để hình thành và phát triển nó
6. Tiếp tục đầu tư vào dự án thông qua các bài báo mới
- Dự án mã nguồn mở và nghiên cứu không tách rời nhau
- Phần lớn thời gian đầu tư vào mã nguồn mở có thể chính là để thực hiện những nghiên cứu mới và thú vị
- Khi đứng ở tuyến đầu của nỗ lực mã nguồn mở, bạn có thể trực giác nhận ra các vấn đề mới từ rất sớm, đồng thời nhận được cộng tác viên và phản hồi
- Ví dụ, ColBERT và DSPy đã được phát triển nhờ nhiều bài báo và cộng tác viên
- Cộng đồng bạn xây dựng sẽ cung cấp phản hồi trực tiếp về cách tiếp cận, đồng thời mang lại khả năng tiếp cận những cộng tác viên tuyệt vời hiểu rõ tầm quan trọng của vấn đề
Tóm tắt của GN⁺
- Bài viết này bàn về cách tối đa hóa tầm ảnh hưởng trong nghiên cứu AI thông qua các dự án mã nguồn mở
- Bài viết nhấn mạnh rằng tầm nhìn lớn và các dự án nhất quán quan trọng hơn số lượng bài báo
- Bài viết giải thích tầm quan trọng của việc chọn vấn đề đúng thời điểm, nghĩ trước hai bước, công khai và phổ biến công việc, cũng như phát triển dự án mã nguồn mở
- Bài viết nhấn mạnh rằng nghiên cứu và dự án mã nguồn mở không tách rời nhau, mà có thể bổ trợ và cùng phát triển
3 bình luận
Vì vậy dạo này nghiên cứu AI không còn được làm ở trường cao học nhiều nữa mà chủ yếu diễn ra ở các Big Tech.
Từ Big Tech còn xuất hiện nhiều bài báo mới nhất hơn cả ở trường cao học. Đúng là một thế giới kỳ lạ..
Cũng có nhiều trường hợp tuyển hẳn các nghiên cứu sinh cao học vào làm thực tập sinh vài tháng để cùng nghiên cứu và công bố bài báo.
Ý kiến trên Hacker News
Lời khuyên "hãy đầu tư vào dự án, đừng đầu tư vào bài báo" không thực tế đối với nghiên cứu sinh tiến sĩ hoặc các nhà nghiên cứu giai đoạn đầu
Để vận hành thành công một chương trình nghiên cứu, điều quan trọng là chọn đúng vấn đề đúng thời điểm và quảng bá rộng rãi các ý tưởng
Với các nhà nghiên cứu AI, việc chọn một chủ đề hữu ích trong vòng 1-2 năm có thể là lý do để chuyển sang ngành công nghiệp
Rất khó đo lường tác động thực tế của một bài báo đối với thế giới thật
Lời khuyên "hãy đầu tư vào dự án, đừng đầu tư vào bài báo" có nghĩa là dự án tốt sẽ tạo ra bài báo tốt
Các bài báo AI thường có nhiều đồng tác giả tham gia, và trên thực tế nghiên cứu thực sự có ảnh hưởng là rất hiếm
Ở giai đoạn đầu của nghiên cứu, những cải tiến nhỏ có thể tạo ra tác động lớn
Việc làm cho kết quả nghiên cứu dễ tiếp cận là quan trọng, nhưng cũng cần không công khai mọi thứ
"Hype" cũng là một phần của nghiên cứu
Lời khuyên này có thể áp dụng không chỉ cho nghiên cứu học thuật mà cả cho startup