文 | 微調
源 | 知乎

又到了年底，跟大家簡單嘮嘮2021年的收獲（和失去）。

在2020年的總結文章里（阿調x2020：愛、學術、錢與系統[1]），我最大的困擾可能是讀博一年多卻沒什么主要成果的痛苦。好消息是，21年在一作文章文章上進展不錯，離畢業更近了（包括 Automatic Unsupervised Outlier Model Selection[2] 和 Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection[3]），還很快樂參與了一些其他的研究項目，文章總數達到了20篇。現在還有三篇在寫的一作文章，都是有一定希望被接收的，壓力小了不少。在產量上來的途中，總引用數也達到了600了。不出意外，明年這會阿調老師就能進入4位數引用俱樂部，作為搞非深度學習的人來說，也算是小達成，覺得能給自己交差了。

而這些背后，其實我對自己的小方向也有了更加明確的思考，比如我未來的答辯的題目大概率是 automated and scalable outlier detection，也就是「自動化和可擴展的異常檢測」。因為我做了不少系統，所以很自然希望我的工作可以在工業界有更加廣闊的用途，比如風控、比如檢測水軍、比如網絡入侵檢測等。如果吹個牛逼的話，我大概是異常檢測系統（outlier detection system）這個小小方向上最專業的人, 畢竟大部分主流的異常檢測系統都是我寫或者深度參與的 。其中最為大家熟知的PyOD已經快要被下載500萬次了:)

但是我卻不想留在學術界每天卷論文了。

原因有很多。首先是學術界的壓力和規則都很大，奔三之后愈發覺得身體吃不消。從開始讀博可能滿打滿算也只放過20天假，其他時間基本都是工作，頸椎、腸胃都吃不消。其次就是錢。 當教授是個下限和上限都很高，但絕大部分人都只能在下限待著。雖然在自由性上更好，但其實大部分人我認識的工業界從業者在錢上還是更富裕。這個沒有對錯，本身教授崗位就有穩定性和自由度，這個也是工業界沒法比的。好消息是我做的方向和工業界很近，因此不會擔心沒有適合的地方，餓不著。甚至在合適的時候，我也想創個業，看看單車是否能變摩托。人到三十歲，越發覺得有錢真好，有薯條吃就是自由。大俗即大雅，陽春白雪在我這個階段不重要。而且客觀的說，北美教職還是看你的種族性別和很多指標的，我在這個維度挺吃虧的。

另一個不想混學術圈的原因主要是學術圈的（潛）規則。實話實說，即使計算機論文給了你全部代碼，但其實還是很容易做手腳，幾乎可以得到作者想要得到的任意結論和數字。尤其是學術圈老油條們。以及學術圈審稿和錄取的規則，里面有太多人情世故和操作。我自己也不幸是其中的一員，畢竟都要吃點薯條。

其實更怕的是自己當不了一個好的老師。我作為一個知識體系不那么全面的，還容易傷春悲秋的人，可能沒法成為別人的路燈。

下一步有什么打算呢？

既然想清楚了要混工業界，那么早點畢業就是上上選。在現有的畢業規則下，我打算先試試能不能提前一年畢業，不能的話試試半年，大不了按期畢業。趕趕總沒錯，也早該趕趕了！

而即使我加入了工業界，也一定要尋找離產品比較近的崗位。從我這些年的經歷中，產品代表收益，收益就代表影響力。不接近產品，就是閉門造車。

2021年的想說的幾句話

和家人愛人與大家又度過了風雨飄搖的一年。壞消息是新冠變種一直不消停，好消息是疫苗和特效藥的批準還是大幅度遏制了事態的惡化。

至于回國其實對我來說沒那么重要，知道大家健康平安，遠在大洋另一邊的我也會感到開心。

雨總會停的。

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[1] 微調：阿調x2020：愛、學術、錢與系統 https://zhuanlan.zhihu.com/p/341188146

[2] Automatic Unsupervised Outlier Model Selection https://papers.nips.cc/paper/2021/hash/23c894276a2c5a16470e6a31f4618d73-Abstract.html

[3] Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/hash/98dce83da57b0395e163467c9dae521b-Abstract.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的我有文章了，但也不想搞学术了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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