099|博士生應該如何尋找合適的導師?

閱讀時間約 1 分鐘

2024年6月25日,


來自Boston我指導的學生Thomas拜訪UCLA,


在餐廳時問了我關於找博士指導老師,


有沒有什麼心態是需要注意的。


說來慚愧,在這個方面我一直不是很積極。


我在2017 Fall 加入普渡大學統計系當博士生,


當時有幸拿到Ross Fellowship,


博士一年級時並不用當助教,


整天的時間都可以自己安排。


而我當時也不急著做研究,而是把課修得很深入。


一般人修課,大概就是把上課的Lecture Note讀通,


把上課的Problem Sets解完,考好Midterm與Final,


大概就心滿意足。


我自己的標準就不太一樣。


我會去仔細研讀那門課推薦閱讀的數本教科書。


我會去看這些教科書的作者,學術生涯每個階段都研究了什麼問題。


我會去看教科書引用的論文的原文,


嘗試思考這些論文作者,在他的時代嘗試解決什麼問題。


研究所的每門課我都是這樣操作,


每天都可以沈浸在探索統計科學這80年的發展的樂趣之中。


而當初我是怎麼找到博士導師的呢?


其實就是當時的博士同學,


向我的指導教授程光教授推薦我,


可能因為我就散發出一種數學怪人的氛圍。


當時程老師寄了一篇Paper,問我有沒有興趣讀讀看。


我當時讀了一下,就設計了一個Follow up Research Project,


然後做了一些小實驗,隔週就分享給程老師看目前的Progress。


記得程老師當時聽一聽,就說:歡迎加入!


然後我就加入當時的Purdue Big Data Theory Group了。

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所謂研究的工作,有8個階段: A 問題提起 (思考等級) B 探檢 (經驗等級) C 觀察 (經驗等級) D 發想 (思考等級) E 採取假說,推論 (思考等級) F 實驗計畫 (經驗等級) G 觀察 (經驗等級) H 檢證 (思考等級)
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背後的機制是: 人類用戶:設定目標 AI Agent:定義任務排序任務 (Defining and Sequencing Tasks),執行任務 (Task Execution),評估 (Evaluation) 而這途中,AI Agent可以使用大語言模型,可以使用網路,可以使用其他工具。
剛開始唸博士的時候,做實驗總會有種神奇的心態,就是覺得自己設計的實驗一定有道理,還沒找到特別好的結果,可能只是某個設定不對,只要我加班加點,各種嘗試,一定可以突破!然而,這就是博士生會有的「盲目的自信」。當自己能開始想Idea,想實驗的設計時,都會想要自己的實驗能有個驚天動地的發現。
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