即將被OpenAI o1-preview 取代，失業倒數的碩博士生，都有這些特徵：
閱讀時間約 1 分鐘
1. 過度依賴現成工具而不深入理解其原理：
- 許多研究生在學習過程中會使用各種工具來加速工作，例如數據分析軟體或人工智慧模型。雖然這些工具能夠提升效率，但如果你只依賴它們而不深入理解其背後的原理，當工具無法解決複雜問題或遇到限制時，你可能無法靈活應對。理解工具的運作邏輯不僅能幫助你更有效地使用它們，還能培養你解決新問題的能力，這將對你未來的研究大有幫助。
2. 忽視工具與智力增強之間的相互關係：
- 工具不僅僅是幫助我們完成任務的手段，它們其實是增強我們智力的延伸。像智慧型手機與雲端技術，讓我們隨時隨地獲取資訊，極大地擴展了我們的思考與決策能力。如果你只是把這些工具視為完成工作的方法，而沒有深入思考它們如何幫助你提升分析、判斷的能力，你就錯失了利用工具來進一步增強智力的機會。因此，應該將工具視為促進自我提升的夥伴，讓它們不僅幫助你完成任務，還帶動你的思考進化。
3. 忽略從歷史中學習技術演變的過程：
- 很多研究生專注於學習最新技術，卻忽視了這些技術的歷史背景。例如，人工智慧從最早的符號系統到如今的深度學習模型，經歷了多次革命性變革。理解技術的發展歷程不僅能讓你對當前技術有更深入的掌握，還能啟發你對未來的思考。如果你忽略了技術的歷史演變，可能會錯失對未來技術趨勢的敏銳洞察力，進而影響你在研究領域的競爭力。
你在研究生期間還見過什麼其他錯誤？
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1. 缺乏社會與研究社群影響力的描述：
- 許多年輕的學生由於知識面窄，缺乏社會經驗，無法清楚描述研究主題在社會與研究社群中的影響力。他們常常只會聚焦於技術細節，忽略了研究的廣泛背景和重要性，導致導入環節不夠吸引人，也無法引起讀者的共鳴和興趣。
2. 忽視具體應用挑戰的闡述：
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1. 製造知識的能力：
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