东山随笔#4

【东山随笔#4】杂记【东山月光下】主要还是会发文献分享，只是有时整理一下平常的思考。个人浅写一些日常想法，可能未经严谨考虑，见笑于大方之家，还请轻喷。 2026.3.22 今天早上老师找我，提出了一个很重要的建议：生命科学学院这边的毕业论文最好还是要有点实验验证，不像物理那边可以提方法，而且实验周期特别长，短则半年长则两年，而其实有些计算是很快的。有了点结果要早点跟合作者说，如果你要毕业了验证还没做出来，你就会被人问。所以我想还是考虑什么时候有空去整理整理数据，虽然现在这几个快结题的还是优先级放在前面。老师另一个好的建议是，有些合作课题如果能穿成一个系列，那也可以编成一个故事作为毕业论文。对面学生可能有自己的主线，而计算是我们的主线，用一个流程包装一下，看起来就是一个方法，然后这些方法都被实验验证了。当然你还可以做一些简单的验证，可以尽量说服合作组去做，最好是follow人家的文章能自己发篇小文章，人家也更可能愿意。只要你的data不被放到人家的毕业论文，就不算抄袭。所以课题组分配合作课题的时候不能乱七八糟地拉人，最好是同一系列的给同一个人，使整体效率更高。当然这么做其实还是要堆一些工作量的，要有自己的故事，得考虑一下时间够不够了。不知各位同侪是否认同哈多个课题的好处是拓展知识面和研究思路，将来可以迁移学习。可以在一个做累了的时候换一个，换换脑子，最大化效率，说不定之前的困难在后台思考时就解决了。坏处是多个课题如果都是长周期的，时间是叠加的，会有3~4年以上没有什么重要成果，可能是难以忍受的。还是得好好干，大多数人其实都是了解多个领域的。今天下午反正跑了一大堆东西，晚上就去踢球了。踢球的人越来越多，已经完全打败飞盘队了，也是好事了。确如前队长所说，感觉大家都有提升，出球都很果断了；今年又是有希望的一年（雾）。硕博一定要有自己的爱好，对我而言最好是运动，不仅能对抗久坐的疲惫，还能用最少的语言交流换来最多的多巴胺。我的原则是无所谓输赢，就是享受比赛，发挥出应有的水平就行了，没有什么竞争。运动场上大家互相促进，失误也没关系，只要没有太强的胜负心，互相给出的反馈基本都是积极的，大家都是好人。当然，肯定是要全力以赴了，自己有实力拿到的分一定要拿到，会更开心。累了也不必勉强，休息就行。最好还是跟水平相当的人一起玩是最舒服的，或者说你处于团体的中游，这样既能向别人学习，又能有表现的机会。以后有什么运动的机会，我一定多参与（只要频率不太高、我能玩明白的），愿为学院效犬马之劳，还能认识更多课题组之外的人，岂不乐哉！只是遗憾有的课题组严格限制作息罢了，周内有时我也可以的。篮球有空也真得打，还等着老师参与呢[呲牙]。工作只不过是修行和手段而已。要破除低自尊，就得相信自己能做到，始终给自己积极暗示。运动又很简单，又不费脑子，多好。希望大家保持健康，积极向上，活得快乐是第一位的！做多个研究方向的课题可能会毁掉部分研究生多个课题的配比：对于一般学生，最好大多是保底的（有把握的，自己主导的）+一个合作的（少花精力就能发论文）+一个探索性的（长期的重要的、合自己主方向的、有科学意义的和创新性的），结掉一个再换下一个。贪婪的死局：啥都想要，啥都不愿放弃，把自己困在泥沙里。没价值的项目就砍掉，不要可惜沉没成本，除非已经是个很简单的事情了，做新的不一定会比这个更成功。还有个问题，多个课题的知识对学生要求也更高，而其实大多数学生都无法达到这个要求，且找学术教职才需要广泛的知识面，去公司只要一个系列的毕业论文内的三个课题做好就行。像我这种涉及了三个系列毕业论文但一个都进展一般的情况，就是把人往教职上逼嘛。主要是已经开了的课题我又不敢放弃，所以这就是我要求我博士期间发10篇以上论文，再去想什么减负之类的心理调节都没有用，因为问题的根本在目标太高，只能尽量削减目标并干下去。所以杂七杂八来找我的小忙我都怕让我负责，我负不了一点。课题组分配课题的时候不能乱七八糟地拉人，最好是同一系列的给同一个人。最根本的还是削减合作课题的来源，把研究方向集中起来。做数据分析和写软件 good idea要尽量把每个课题写的代码都合理地组织，形成GitHub仓库。第一是因为便于claude code等追踪历史，也是备份，万一误删了重要的东西。第二，如果足够幸运的话，别人能够复用，尽量让它在同类问题上能被别人复用。写软件，是为了让思路更清晰，也方便自己重复调用，可复用的模块都提取出来。也是为了写文章的时候画图样式统一，像我基本上是写代码画图的，尽量都弄一个global style的模块，每张图都import，只是配置大小等。不要整一个超长的代码文件，多看看别人的仓库里面的架构。分析脚本尽量都去写软著，强迫自己把架构整清楚，还要写个用户手册，更能明晰功能，便于后来人借鉴。找代理申请费就几百块，导师应该不会不报吧。这个对基金结题、学生奖学金答辩什么的都有用，大概是只看数量不看内容（只要不是抄别人的，新的东西）。成本极低，AI一下午或一晚上就弄完了（写代码或文档），但建议还是手动仔细查一遍，现在开始查AI生成的内容了，真的得能用。而且建议边开发边写文档，最终再写的话自己都忘了细节，AI读代码写文档很多是错的，得改半天。关于 CC、Agent 与迭代式实现测试了一下一些思想方法，但是实在没有时间仔细学。大概就是有人说，你要提前把需求理好，写一个完整的需求文档给CC，我觉得这样是不合适的。我习惯的办法还是边实现边检查效果，其实这个也跟CC之类的agent更契合。你直接写一个需求文档的话，很多细节是把控不了的；如果你不能一次性想清楚，它就会给你胡写。而事实上，对于一个项目，它涉及的细节极其繁多，你是不可能同时在脑子里装下所有东西、再完整说出来的；或者说，你手写这样一个需求文档就得好几天，这里指的是手写，不是AI写。反正核心观点就是，CC写需求文档也把控不了细节，那么你反倒不如在它边实现的时候边测试效果，再去修正，这样的话效果和效率都会好一些。当然其实这样子还是省不了多少时间，你仍然需要大量迭代去确保每个细节是正确的。原来科研进度慢了，确实是CC的credit是原罪啊，真得买啊。和同学浅临时拼了一个账号，两个小时就烧掉了100刀，只不过开了两个项目，倍率也是正常的一倍。能有几天这样安静地实现代码呢？实现代码当然是最简单的工作，没有创新想法的话，也找不到这种纯实现代码的工作，咱也不是专业程序员，很多还不会。最终还是要在一个冷门的、差异化的小众领域去实现一些常规的东西，但是这个领域的人并不怎么懂编程或者酷炫的东西，也算是搬运工式的创新。适当地还是要学一些新技术，就是哪怕你觉得龙虾相比于CC提升不多，可能也还是有机会试一试。因为很久没有搞过技术了，很多方便的新工具，甚至包括什么多智能体的配比，都好久没看了，这样还能加速科研，包括那个画流程图。有没有能比PPT做得更高级的办法？我是说那种偏自动生成的，并且高质量，然后排版也很不错的，改一改就能当文章图的，用来做Roadmap比较合适的。关于读文献和做推送关于读文献的方法，就是我现在这个公众号其实就是平常做课题时，需要查背景或者参考文献的一些东西。它是一个介于精读和略读之间的事情。选过来做推送的，都是很相关的，至少是那种需要读摘要的；但是又不能从摘要中获得所有细节，所以才展开看。但是也有一些稍微看一看后觉得不那么相关，就胡乱一做发掉了，有时候质量得不到控制，也请大家见谅，实在是没有那么多精力去一字一句地阅读。但是呢，这个又不是真正的精读，因为也是从以前那种比较原始的读文献方式一路过来的。感觉普通的文章不用看那么多细节，如果要看那么多细节，就说明你的课题跟它已经是高度重复了。或者换一个角度，如果你能够提出一些问题，你也可以去问AI让它解答，反正文献里面的细节和图你最终都是能获取到的。只不过在推送这个版本里，你会省略掉那些AI自动帮你筛掉的、不太重要的内容。这些东西我目前没有衡量过，到底损失了多少信息，可能会有多少帮助，各位也可以分享分享自己的看法。意思也就是，如果不跟别人深入讨论，只是主要了解一下主要思想，那确实会略掉很多细节。所以感觉有时候也是学到很多皮毛的东西，因为你真正静下来去读一篇的话，不管是通过AI还是直接读，都是需要花很长时间的，甚至可能超过一两天才能出一篇推送。当然这个时候就可以拆成很多篇了，因为你提的问题往往是很多的。真正要从头学的话，那肯定还是上课，或者是读一些基本的理论。文献嘛，就是了解一下前沿，或者你已经知道要获取什么信息了，就获取一下特定信息。关于讨论、合作、认可与表达适度的科研讨论是非常有用的，但是过犹不及讨论一些新的、没有根据的想法一般没有什么坏处，只要双方遵循逻辑和科研精神，抱着求知求是的目的。过度的讨论可能会影响正常工作的时间，最好在工作间隙的摸鱼时间进行。讨论的基础应该是双方都对这个话题有自己的想法，有读过相关的资料，其本质是信息交换以及你补全自己信息不足后可能产生的思路突破。不读文章、教材、听讲座，光交流没用，没墨水的笔再划拉也写不出字。所以我老是承认我不懂。有些是我个人的工作方式，就是你不能随时来打断我，两分钟一次，这样我无法专心在任何一件事情上，始终无法进入心流状态。我知道这可能对于老师们是很难的，但是对学生，还是想奢望一下。讨论一定要尽量在办公室之外进行。科研需要静心思考，营造一个安静的环境是绝对必要的。你不是办事大厅啊，怎么能随便让人进来随便说话？虽然我知道脱离电脑屏幕很难讨论具体问题，但还是希望自己和大家都尽量出去或去会议室。习惯了单干了和实验组合作，基本上就是两边都不懂对方的领域，那在自己的领域说啥就是啥，另一方如果不是明显逻辑问题，就都不会质疑，细节他们根本不懂啊。其实就算我仔细看了他们的胶图去找他们提问题，也基本只是有助于我学懂而已。如果是组内合作，就涉及分工。如果不是真的想参与一件事，一开始就不应该去参与，别拖拖拉拉的。当然去公司不算，反正就是用劳动换取成果，我只做其中一环，那么其他人肯定是认可这个东西的价值的，我身处这个环境也就认可了。那就别让我负责外交，外交的意思就是我可能要为不是我的问题而负责。但是我觉得在浙大的很多工作里，这种认可感是不强的。新媒体中心的推送样式基本都被改了，那我随便画画就行了不是吗，反正就是混个综素分数，自己最开始编辑的推文从来都不打开看。课题也是，自己说的反正都没啥大改，那我还讨论啥呀，就点头说OK就行了，反正真的没问题啊。这样子还是会让人挺伤心的，与我到底做得好不好无关，就是纯情绪问题。和强势而有能力的人一起工作，自然有这样的一点不好之处，能力相差越大越可能有gap。当然同辈的意见置信度一般的确是不如senior的，同辈的push也是。也不是信任的问题，就是靠事实、靠能力来判断的，但还是要保持尊重，因为对方发现没能帮到别人，可能也会不好过。那当然我也想否定一些别人的想法，但尽量还是根据事实吧，多数都没问题。我课题都是没办法了才找的别人，最终还是会适当听他们的意见试试。所以很多时候就是个表达方式的问题，可能让人不舒服，我肯定也让人不舒服过，大家都不是坏人。当然别人帮了我，最起码得时刻保持礼貌和感谢吧，比如Mark。对于同辈学生，这种感谢往往容易流于形式，比如喊对方大佬，人家还可能觉得是嘲讽呢，还是得真心啊，但不正经惯了就没有真心话了。也不知道是因为别人让我不舒服，我才让人不舒服，还是反过来。所以如果我让谁不舒服了，也可以说出来吧，都能好受点。如果对方完全没想过这个事，还是要自己把问题理解透了，才能找别人说吧。我是真不知道具体该怎么操作了。君子之交淡如水可能是最好的。对于老师一定要尊重。虽然老杨的很多想法我们不完全认可，但是很多还是认可的，还是要支持不忘初心、有热情、有助人情结的人，不可使其冻毙于风雪。但我在干活上帮不了人家，说这个其实也没啥用，尽力耍嘴皮子提一点好的建议就行了。我到底需要被认可吗？以前是不知道为什么慢慢觉得不被认可了，难道是小时候大家给的认可太多了？有的人不被认可的时候，就会通过各种强烈的行为来获得他人的肯定，而有的人会告诉自己我不需要被认可，但其实不是真的，只是掩盖了需求。长此以往，反倒人家真心认可的时候会“否认”，来维持“我一直不受认可”的状态；人家真的不认可的时候，又觉得“我没被认可，不好啊”。真正能做到只在乎自己认可自己是很难的，人在社会总跟人有联系，总有在乎的事和人。彻底的解决办法是一切皆空，但不可能。一个局部最优解是找心理医生，简单拟合一下以符合现在的境况，有变化就加偏置势就行。对于通过各种强烈的行为来获得他人的肯定的人，只要没做错事，就没问题呀，而且要真心地鼓励他们、认可他们。不要耍情绪，说都行随便，虽然事实确实是都行，那就说“行，我没问题”，不就完了。控制起来比较难。当然他们不能干涉我个人的事，个人应该有核心利益，不容侵犯，只要对方不是完全不讲理就没事。反正真正的核心利益其实不多的。至于别人的工作，只要没有原则错误，不符合我的期望也没事。讨论要实事求是，我要是控制不住情绪，就别讨论了。还有就是，如果我有什么需求，还是别不好意思提，不管是老杨还是小张哥还是谁。是不是不要觉得这样会亏欠朋友？但是我确实拒绝了很多互助协议。老杨也能看出来我是啥都不想接了，而且每个人都应该有自己想做的，没法强求。关于氛围、归属感与选择来浙大三年半了，可能是主要接触课题组的原因，就没碰到有多个人特别有热情的，能把某种热情维持下去，这个人一走，组织就散掉了。不知道是碰巧没有很多E人，还是氛围导致大家都觉得为集体做贡献不值得、最终无法回馈到个人。也不能说课题组没培养我，还是培养了的，但读博本来就是靠自己。即便是课题，也感觉没人那么care。其实不是的，师兄还是比较care的，是我进展太慢了；同侪也都还好，但反正不知道为什么，就习惯了不说自己的东西，那别人本来也不会过来问，对吧。那只能写公众号了，谁爱看谁看。那所以是为什么呢？不爱讨论应该还是完全因为自己，讨论受到一点挫折就不想讨论，只有必须要讨论才讨论。那还有什么可抱怨的？不愿管课题组，那也是因为课题始终没给我关于主方向的东西，那已经过去的就过去了，不可能再做binder和大分子药物了，于是与我无关。合群的人也自然已经选择了和合群的人在一起，不可能在fan Z club发言了。既然如此，“毕业于IQB”的标签也就和我的target不那么相关了，何况这个标签看起来还不错。想做科研，博士期间真得跟年轻PI、有潜力的，博后再去大佬组要recommendation。我就适合写点分子模拟流程的代码，除非博士期间跑路一年多接受正经训练。早年上课也没什么氛围，连上侯廷军老师的课大家都聚集在最后两排。合不合群都没有错，只要找到合适你的群。找不到就尽量早点跑，尽量不受群的影响。科研节奏、资源、创新与工作方式确实是没那么理解，科研圈它要的所谓新颖和创新到底是什么。没有经过好的训练，一直都没有真正地选出好的文章去做推送。一种选择是多问别人、多学习，掌握这一项；另一种就是觉得我不适合科研，以后真的去做一些实用性的研究，或者什么技术开发，搞出真的能用、真有人买的东西。因为感觉那些发得比较好的文章，我自己看好像也就那样吧，也没有那么喜欢。而且创新就很模糊嘛，也不一定非要搞算法，解决特定问题也行，这个东西我真感觉是从来没有把握过。这个只能说自己的学习路径真的没走到这一步，也怨不得别人。还是倾向于选择后者，现在这几个自己做的工作改进空间都不大，而且也不是一时半会儿全能结掉，虽然是结掉了一些。反正老板的肯定大概也很难等到，不如就少接触，先把手上的事稳稳做完。其实想一想，以同样的标准来看其他人的工作，公平来讲也就那样吧，当然这可能是因为我不懂科研，或者跟我的领域没那么相关。也就可以想象，老板对我这些东西应该也是差不多的评价吧。先搞一波大跃进，然后被拒得多了就逐步退后，最低也就是JCIM。所以就该干什么干什么，稳步推进，不要管其他人在干什么。有能力的话，尽量去提升对文献的品鉴能力就行了。老板们其实对我们已经很耐心了，而且按理说有问题去问他们，也会得到一些解答，就是成本比较高嘛。还有就是这些老板都有强烈的内驱力和自信，是真正对自己的自信，不受外界变化影响的能力，都是值得学习的。反正科研团队里面现在讲究什么搞大团队作战，什么符合国家战略，能养活上百号人，就说明你有资源；有资源的话，往往就是把资源集中到少数能干的人里，总能出一些顶尖的成果。我们团队反正就是还没凑够足够多的人和资源嘛，地方这么小。仔细想想，我应该是从来没有真正和别人好好合作过一个项目，要么是我直接领导所有人，要么是我这一部分跟大家做的都不太有关系，即使把我推到管理者的岗位上，我也尽量推给别人。而且其实想了想，不管我到什么团队，肯定都要有自己的新颖的东西。就算我是做的这个团队的主方向，也必须找到自己的不一样的点，所以我现在的状态其实也没有什么不好，就是关于没有做团队主方向这件事。而且也有个别的课题是有人带的，当你有一个创新的点的时候，大老板还是会关注并给你一些意见。所以不能怪别人不带我啊，怪就怪自己还是不懂什么创新啊、前沿啊、乱七八糟的。反正我之前理解的创新性一直是解决问题，就是新这个东西本身不重要，重要的是它有用。之前没被解决的，现在解决了，它就是一种新颖性。但是现在感觉就是我对各种领域也没有那么了解，可能还是读得少吧。或者读得比较多的领域，其实也没有太多可以解决的问题了，所以显得不知道所谓的创新性，或者说就没有跟那些发现问题的人去交流，比如说做实验的、做临床的、做物理、做计算机的。值得做的事情还是很多的，生活盼头也很多，什么体育活动也要慢慢开始恢复了，都真的很好。闭门造车是最幸福的，你可以专注地做一件事情。套用在科研圈，其实也就是你在课题调研和设计的阶段，要尽量多调研，把握好方向，确保这个东西做出来是OK的，然后再闭门造车地集中精力把它实现好。这样子在实现过程中可以避免外界干扰，尽量专注，这可能会是一种比较喜欢的工作模式吧。但是前几个课题设计得比较糟糕，如果不停跟别人比较，就老觉得自己做得不够好，没有做出来了也不会得到肯定。得到别人肯定这件事情本来就是很难的，给别人创造价值本来就是很难的。以后长期怎么走，反正大概率还是不会把“正经科研”当成唯一生活重心了。科学问题、前沿、新颖性、申基金这些东西，对我来说可能确实不是最想长期投入的生活方式。我就喜欢闭门造车，发表、答辩。当一个事情在大多数时候都不让人开心的时候，就不应该把它当成唯一方向。欠的账早点一还，机房找个继承人，毕业要求达到就行。当大学实验课老师，最好是管机房、管数据平台什么的，结合本科实验课程教学，或者初中老师也行。要找到生活的其他落脚点了，多发展爱好，多打球、飞盘、骑车、爬山。别让我承担太多额外责任，自己的事能干好就不错了。就当一个大学纯上课的老师也够了，偶尔带带本科生小竞赛。感兴趣的事情都在工作之外做，真不一定非得正经干科研，这和是否跑路无关。有时候确实容易什么都往坏处想，也会习惯性否认自己的成果，但这种状态还是得慢慢往回拽。除了化妆品，也不是说完全没做过任何正经课题，只是很多事情自己一直不够满意。与其老听那些自己没参与的信息把心态搞乱，不如少比较，多做事。从用agent到成为agent的一部分。荒诞的世界，无数无意义的宣传，无数通过搞关系得到的虚名。与世无争，做一个干实事的人，德才配位，不做无理由的指控。笔记本清灰后发热问题显著解决，喝了咖啡和被鼓励了之后，我的脑子仿佛也被清了灰。要开心是第一位的。每天只能做一个课题，切换的效率极低。要嵌段聚合物，而不是交替共聚物。 How many code must a man write down before you call him a man? 多动脑子，才有进展，今天有点东西，心情就还可以了。情绪、助人和能量来源其实大家都还是比较相信彼此的，因为熟人对周围人的评价标准不会那么严苛，毕竟大家多数都是好人嘛。你有时候一旦过于自暴自弃，也是会影响到别人的：你放弃了，别人就会想，哎，这个家伙比我做得还好，他都干不下去了，那我凭什么自信呢，我这个东西是不是也有问题呢？这种东西其实不太想传递给大家，但是你实在绷不住的时候，还是要说出来的嘛。所以其实还是要找一些熟悉圈子之外的能量来源，比如陌生人。你在路上帮了帮他们，可能人家感谢你，你就很开心；或者是为别人做了一点贡献，大家都开心。所以从助人为乐这个例子来看，好的情绪在局部是可以增加的。当然前提是别人不擅长的事情你正好擅长，你分享了一份知识，对方就获得了，你也没有减少。但是如果是常规的、你也不好解决的，那就是一个苹果只能分两半了。就怎么说呢，反正不要让情绪在一个圈子内部越积越重吧，也不要老集中在同一个人身上释放。就像化学里面的，你不能把电荷全部集中在特定原子上，这个共振式就不是特别稳定的。所以其实还是要对身边人心怀感恩，大家都是愿意帮助别人的。但是怎么说呢，因为科研这个领域就是你特别懂你的那一部分，如果你问到别人，别人也不懂，那他就不得不分他的一半苹果给你，意思也就是还要花时间另外去了解之类的，这样的话就没有办法起到特别好的效果了。所以其实还是要互相理解嘛，如果实在他只有苹果，没有知识，那就算了呗。当然这话也不是完全绝对的。你花时间去得到这个苹果，其实也是从公开的资料里面获取知识，而公开的资料并没有损失什么。结语希望各位硕博同侪还是要相信相信的力量。毕竟人生原本没有意义，都是自己赋予的。人间走一趟怎么着就这几十年，没有来生今世，虚无主义地过也是过，信仰着什么东西冲锋着也是人生。多数人都活在自己构建的幻梦里，屏蔽掉部分事实以维持自己的价值观不崩塌，然后去获取那些价值观里自己认可的价值。有认可的价值是一种幸运，100%毫不怀疑地相信着的人是幸福的，可以在局部最优点里沿一个线性的方向过完一生。以后有情绪要及时记录，有助于客观地理解问题、解决问题。

Diary · 2026-03-08

东山随笔#3

【东山随笔#3】【东山月光下】主要还是会发文献分享，只是有时整理一下平常的思考。个人浅写一些日常想法，可能未经严谨考虑，见笑于大方之家，还请轻喷。这些是整个9~10月的思考。第一部分：科研孤独孤岛与桥梁每个人都是一座孤岛，但爱和善良可以成为跨海大桥，但来往者终究只是游客而已。愿意开放大门就很可贵了。每个人终究还是孤岛的，只不过偶尔出去进货而已。把握进货的欢乐时光吧，与亲爱的朋友热情相拥。少无适俗韵，性本爱丘山。误落尘网中，一去三十年。闭门造车的慰藉只有赵海洋钢琴曲和微信读书给人以安慰。闭门造车又有何不可呢？不是每个人都是逐日的夸父。还是萨克斯、马头琴给人以安慰。云无心以出岫，鸟倦飞而知还。断绝与世界的联系并不能获得真正的解脱，但有助于窥见真理。支持系统的缺失其实就是压力较大，总得找个人来号。如果要转移痛苦给别人，就肆无忌惮地转移吧。人都是自己所相信的而活着。不能给别人带来价值的话，就索取得少一点。挖掘自己深层的贪欲，便知逃避不能解除痛苦，而是在做选择之初就已决定。缺乏支持系统的人是这样的。可能应该多接近积极向上的人，分享一些漏出的阳光。所以所有的恶意都是源于不交流。不交流也好，交流的话光给别人输出压力让别人分担，也没有必要。批评别人往往只是从别人身上看出无能为力的自己。研究深度和认知广度的矛盾协作的困境不是不想帮人，实是能力有限。和别人相关的课题，总是引入竞争的心态，导致压力，遂不可。低熵体为什么不把团结协作刻到DNA里呢，这样还省了后天教育的事，效率也提高了。没有贪婪爱恨，没有痛苦逃避，每个人都自然地合群，便没有那么多曲折的故事。集体智慧的一个零件，自由意志也许也是个诅咒，就有很好的生活。一群人可以走得很远，但不可能去改变。要强大自己，多水成果。永远没有理想世界。自我认知我连个p都不懂的，但不全是我的错啊。总是无视荣光而盯着短板。他们说要望着隧道口的光，是该顶着尘土前进还是承认痛即是错误的路？多吃好吃的就peace了。足够牛逼就不会有烦恼和局限，我还是向内寻求答案。个人选择与价值观帆仔的一生就是摸鱼的一生：要找个尽可能清闲的工作，空余时间全部搞副业，为热爱而做事情。不要多进程干多个活。我以后当员工就行了，如果有靠谱的老板。给我idea，写写代码我很快乐，为大佬打工，回报少一点也没关系。边做课题边出软件很快乐，是快速获得正反馈的方式，没人用我的软件也没关系，朋友圈公众号混一些点赞我也很开心的。科研方向的选择写代码搞技术的同时还是应该学会东西，不能光急着出成果。做science更得如此。不能太无脑。努力啊，对着永恒不息的代码！工具主要是做cheminformatics、自由能计算，药物设计已经快废了，非要做science还是尽量metal。短时间内不接入新话题了，也包括metal吧，还是要结掉。做那么多课题干什么，值得深究的东西那么多。但是只有真的做才能弄懂一个东西。科研还是可以多问问别人的。大家说得对，要么往大做，要么往小尺度做，打死都不要卷、倾向做金属、自由能就得按科研的标准来调研。不过很讨厌整天谈novelty、story，持”认知失调”，越做工具就会越过厌science。独立思考不能总觉得别人做的都是对的，不care别人做了什么。又何必diss别人呢，各自安好就行了，也没给我找什么事，反倒能成为更独立的个体。自己还有很多事要忙。外界环境跟我狗屁关系都没有，啥都不要管。要赶紧多发公众号。任何人的看法都是有局限性的，所以别听我胡言乱语。热爱与坚持引用自苏群老师：不再享受到乐趣，那就结束，当机立断，这也是一种生活态度。拼命努力而得不到，失去乐趣又日复一日地维持，都很痛苦。年复一年日复一日做同一件事，的确很不容易，除了热爱和享受，还得有毅力坚持。这样你就能理解，为什么我经常要出去摄影，拍一拍祖国的大好河山。过几天临近开赛，我又准备去南疆拍胡杨林。赛季很长，金秋很短，热爱你的热爱，享受你的享受吧。第二部分：对课题组的建议保持批判性思维批判是为了升华，只有招生和大方向把控（氛围营造）问题是必然可以在OM上喷的。我们自己还是菜，支撑不了国内的牛逼老板。总是可以给他开脱的，可能他并没有那么牛逼，不足以战胜学术圈的弊端。生存和现实是很难，但总要有原则的。年轻人要认清楚这一点，不要搞崇拜，要有批判思维，吾更爱真理。可能到了四年级就是会彻底明白一切，想想去年谁是反动派，实是错怪。关于免疫组的具体建议免疫组还是建议做biology机制和物理化学机制，自己出实验和MD数据之前不要做AI了，结掉现有的课题。学生物和物理的同学优先做机制，让其他专业的也学着背景，将来做AI。做binder唯一的建议是扩大湿实验室，找真正懂实验且忠诚的人。只有祝福他们。关于指导方式的期待课题要多理思路，最好老师帮忙。如果老师指导，我非常愿意花一整天写长长的半月报，跟做PPT一个意思。团建还是应该多学science，开大会什么都学不到。感谢大小朋友们。来自diary2的相关思考关于课题组的现状与出路（摘自diary2”对IQB之出师表”）：本课题组的现状就是一团散沙，各做各的。基本上就是6个课题组共处一室，有一些合作课题而已。如果没有人做出巨大牺牲，是永远不可能形成合力的。而其中人数最多的一个小组，除了都会做FEP就没什么关系，其中又各有各的方向，还是多个方向。小课题组也不是不能有产出，但也没有合力，且人均资源和单独的小课题组也相当，那这么算出文章的速率和其他组也差不多。但如果形成合力，则有助于功能模块共享、对科学问题的分工挖掘，局面可能大有不同，是我没体验过的那种。我想这已经是不可能发生的事情了。本课题组也算追随科学前沿了，AI就是最热门的方向，比相分离、合成生物学什么的热门多了。但是没赶上这一波风口，为什么？一是动作不够快，没占着坑，2025年等大家把坑全都占了，纯粹的AI4S的简单应用人头攒动，毫无吸引力可言，只暴露出数据依赖和可解释性差的致命弱点。只能是在具体的小体系上捡拾剩余的萝卜（当然AI推产业才慢慢开始）。为什么动作不够快？也许是缺乏专业计算机人的指导，但主要就是没有成功make it。二是没有深挖出来物理或算法，逐渐脱离物理学院。之前的纳米生物相互作用，至少自成体系。既然不打算做biology湿实验的课题，也没有靠谱的合作，抗原肽体系本就应该适可而止，证明了一定的可行性就行了，当做一个常规的机制解释方式，因为众所周知其最终还是逃不掉复杂的biology。更不用说binder设计的工具早已层出不穷，而且这些都是给实验组用的工具，目的就是一击即中，一个计算组不搞算法光使用，甚至针对复杂问题的流程都不搞，那读硕士就可以了。建议：要有自己的做计算的主方向，比如免疫和蛋白质构象疾病（PCD），要把人集中到主方向上。之前我diss这些主方向，也只是因为做得不够好、方案不够好。只要大部分人做的是自己的主方向，一是能集中力量挖掘科学问题、出成果，已经陈述过。二是这样自然有了很多理由过滤掉大量的合作课题，去粗存精，因为我们没人手没资源了，我们只做个别真的非常有价值的，然后一起申本子，这样就更加能集中方向了。现有的成员要提高战斗力；未来要提高招生质量，要主动出手宣传，目的是招到全浙大最好的学生。一定是需要一些强有力的人来整合各个方向，真正地读文献并给出正确的且相关而不同的科研方向，使团队走上正轨。在执行层面，招聘合适的博后也许是必要的，且他们有更强的整合方向的能力。我自己也要反思，因为不受限制，所以总想探索自己的方向，而且特别讨厌内卷，一旦有人做类似的就要坚决避开这个方向，仿佛都是敌人；或者自己都承认本子写得欠考虑，还没有做软件靠谱。但实际上问题挖深了完全可以分工解决，但我们并没有挖掘过什么问题。这些我也只是说说，如果做不到也没办法，我也不懂具体怎么执行。大多数人都做不到，甚至没有能做到这些所需的资源。而且我以后就写软件去了，或许也跟我无关，不再讨论这样的规划。这也是给低年级学生的warning，如果你打算好好做Science，就谨慎考虑自己的选择，趁早开始挖掘科学问题，多和各种人讨论，规避掉现在这些坑。关于AI4S的思考（摘自diary2）： AI模型的黑盒属性导致其无法直接用于传统Science的体系（我理解是，了解某个东西的某些性质，总结出普适的规律），更适合做Engineering（做出对现实有用的东西，预测，生成）。所以说大部分AI应用做的都不是Science，是Engineering，当然我们组做的很多也是Engineering而已。一个AI模型的价值在于：要么就是数据挖掘，生信这种大数据，常规方法分析不了，你能挖到科学的insights；要么是某一步用简单理论和流程解决不了的问题你能拟合出来或有效采样。AI4S或Engineering反倒不是谁都能做，而是在一个领域经验丰富的人知道痛点在哪并用AI很好地解决，比如Baker，侯老师。反正在我们组大家第一个课题大多还是做MD，了解分子结构、互作什么的到底是怎么回事，再去搞数据也是好事。免疫组还说侯老师把他们的方向都抢了，计算和实验都比我们强我的导师说过：”志存高远非常重要，我们的研究目标一定要远大，要努力去解决一个大的科学问题。在某种程度上，解决一个大问题的30%，也比解决一个小问题的70%要好，甚至比你100%解决一个小问题要好。” 这是我给新研究生的建议，要扎实地去了解背景，提出正确的科学问题，同时以1~2个小课题为媒介学习具体技术。当然，不是谁都做得到的，我就有点难了。也有部分原因是没有人引导我走到一个大问题上，都是自己探索的。所以，取巧的办法一种是蹭热点快速发表，一种是做冷门的方向，这样都不会被人抢发。达则兼济天下，穷则独善其身。少年自应志宇宙，微调内卷不可求。科研当立群山头，突破创新信手有。

Diary · 2025-10-18

【东山随笔#2】去人迹罕至的地方，去视角高远的地方

【东山随笔#2】【东山月光下】主要还是会发文献分享，只是有时整理一下平常的思考。个人浅写一些日常想法，可能未经严谨考虑，见笑于大方之家，还请轻喷。谈谈科研公众号和自媒体之前主要在B站搬运外网的大学课程和科研讲座，因为当时是本科生，确有需要了解整个领域。随着研究的深入，现在视频已经无法提供太新的信息了，就很少更新了。到两万多粉丝可能主要还是生物类基础课程的贡献，尤其是医学类课程的播放量断档式领先。但这不是我想要的，计算生物和分子模拟的同行寥寥无几。现在的公众号是我给自己写的读书笔记。现在觉得JCIM上的文章有很多都和我们做的东西相关，所以几乎盯着它了。所以，切忌为了自媒体行业追求的指标而付出太多时间，改变某些原则。这些文章都是我了解内容后的副产品，获取到我需要的所有信息后还需要十多分钟编辑好发出来，顺便分享给大家。绝不能像大四弄B站一样天天盯着账号的数据分析来盘算策略，因为真正用来赚钱的自媒体肯定不会弄科研主题，那些手段也都要浪费大量精力。读文章之前大多是带着问题来的。如果不是要调研某个领域（初入此门）、学习某个特定技术，浏览这篇文章都会快速定位到自己预设的核心关注点上，精确的获取到相关的资讯。90%的文章都只需要大略了解做了什么东西，这便是公众号的主要功能，帮助收集和推送信息。如果某篇文章需要全程精读，一定是和自己的某个project极度相关，比如你要超越的竞品，或实验合作组的前置论文，现在project的基础。如果做方法流程，看到多篇极度相关的文章，表明这个问题大概已经被很多人做过了，不会那么有新意了，除非成功率还在60~70%这种，就别做一模一样的东西了，去找个蓝海吧。所以各位看官，若有缘就共度这段旅程，若无缘就随风而去。谈谈AI4S（一）绝不能迎合AI领域过分optimistic的文风，天天都是颠覆、突破、炸裂（虽然吧，AI不调prompt写出来的东西普遍都是optimistic）。微信的推荐算法也没法完全过滤掉所有胡说八道的公众号呀！而且不知道哪里来的朋友看的比较多的也会推给我。比如看到这种我真是想揍作者，你还自己调了语气呢：在当今科技飞速发展的时代，人工智能正以前所未有的速度渗透到各个领域，科研领域也不例外。2025年8月20日，浙江大学团队在《Nature Computational Science》上发表了一项震撼学界的研究成果，他们开发的xxx（我不针对研究成果，只针对自媒体），一个由知识图谱驱动的大模型智能体系统，犹如一颗重磅炸弹，为人工智能驱动的科学研究开辟了全新的道路。天天炸裂，你家都被炸得稀巴烂了！当然，我觉得有价值的AI应用也会好好看并发一篇。要理性判断，而拒绝虚假宣传、洗脑、把观点强加给别人。这也是”媒体”的弊病，吸引人眼球嘛。反正我现在不care。只能说AI在每个具体领域都是重要的算法突破，但看到太多了总是会烦。我不是专业的，但据专业的人说水文章早已泛滥了。在我专业的领域，我只知道很多问题早就是数据不够成为限制实际应用的主要因素，绝不是数字游戏，所以劝退一切不生产数据集、不做实验的CS专业的人。CS专业的人更应该意识到，现在的有限数据不足以支撑这个模型在广泛的体系上应用；包括很多子科学问题上，人类对其的了解不足以建立正确的模型，如果自己还不测数据那就是扯淡了。也许那些堆积大量数据来做general事情可能还有点用，整合人类所有知识嘛，但这个基本也做的差不多了。所以我觉得4S的风口不会太久。以后应该把大部分Engineering的事情让企业去做，他们还更有钱，大家直接找工作，别来卷学历了，这些东西门槛也不太高。 Engineering也挺好的，主要是得真的推向实际应用，但我只看到算法满天飞。比如蛋白质设计真的很有用，合成生物学也很火，可以有产业的。很多人在水文章，都去做AI污染了科研生态，现在再也不看蛋白质设计的文章了，除非我将来找到一个好课题真的需要设计一个。Engineering就需要考虑更复杂、更实际的系统了，需要多目标优化，且经历实践检验，所以不好水。如酶工程，真的有更好的活性是很难的，催化新反应更难，MD模拟很难做，所以那几个诺奖在搞定向进化+AI，挺好的。binder还是容易些，找到靶点随便就能生成一堆，但biology搞不清楚，真应该抑制这个靶点吗，会有效吗？当然有binder设计工具还是挺好的。设计自组装纳米材料也很有用，背后的热力学什么的更复杂一些，做MD会很有意思。话说回来，如果真要搞蛋白质设计算法，建议针对特定没被做烂的体系和问题。要么没人抢（还能利用丰富的工具），要么你对这个体系有insights（或大量学习后有了），或是需要结合其他领域的知识技术，还是要敏锐地找到好问题。比如我有一个想法，估计是暂时不会被人抢的[坏笑]。真正的大佬会拒绝无脑做AI。AI模型的黑盒属性导致其无法直接用于传统Science的体系（我理解是，了解某个东西的某些性质，总结出普适的规律），更适合做Engineering（做出对现实有用的东西，预测，生成）。所以说大部分AI应用做的都不是Science，是Engineering，当然我们组做的很多也是Engineering而已。一个AI模型的价值在于：要么就是数据挖掘，生信这种大数据，常规方法分析不了，你能挖到科学的insights；要么是某一步用简单理论和流程解决不了的问题你能拟合出来或有效采样。AI4S或Engineering反倒不是谁都能做，而是在一个领域经验丰富的人知道痛点在哪并用AI很好地解决，比如Baker，侯老师。反正在我们组大家第一个课题大多还是做MD，了解分子结构、互作什么的到底是怎么回事，再去搞数据也是好事。当然，能水文章也是本事。我还没水出来呢，也不配说人家，哈哈。去人迹罕至的地方，去视角高远的地方我的导师说过：”志存高远非常重要，我们的研究目标一定要远大，要努力去解决一个大的科学问题。在某种程度上，解决一个大问题的30%，也比解决一个小问题的70%要好，甚至比你100%解决一个小问题要好。” 这是我给新研究生的建议，要扎实地去了解背景，提出正确的科学问题，同时以1~2个小课题为媒介学习具体技术。当然，不是谁都做得到的，我就有点难了。也有部分原因是没有人引导我走到一个大问题上，都是自己探索的。所以，取巧的办法一种是蹭热点快速发表，一种是做冷门的方向，这样都不会被人抢发。达则兼济天下，穷则独善其身。记八月十七日宝石山观日出几个小兄弟打完麻将打牌，酒入喉，一时兴起少年游。断桥拂晓人如流，宝石披霞月似钩。百尺巉岩竞登攀，眼底收。绿树掩映万里城，西湖如明眸。日下万物镀金辉，树木葱茏见不得。忽闻人群唱祖国，原来身在更高处。友谓更上一层楼，我言山高仍不够。保俶古塔立千年，和我们在一个平台高度因为朝向东边，就挡住了，向阳花木易为春如果我们的立足点远高于现在，自然随便看到日出却看众人挤桥头，无缘见到吾等见到的景色，却还要挤少年自应志宇宙，微调内卷不可求。科研当立群山头，突破创新信手有。对IQB之出师表请原谅我前几天彻底黑化，输出了很多负面情绪。作为补偿，在此完整阐述一些建设性意见。直到整理完这些文字，才发现杨老师和施弟早就想到这些了，或许我正式在他们的启发下才有了这些想法，或者说整理了大家的观点。所以在此分享给所有人。本课题组的现状就是一团散沙，各做各的。基本上就是6个课题组共处一室，有一些合作课题而已。如果没有人做出巨大牺牲，是永远不可能形成合力的。而其中人数最多的一个小组，除了都会做FEP就没什么关系，其中又各有各的方向，还是多个方向。小课题组也不是不能有产出，但也没有合力，且人均资源和单独的小课题组也相当，那这么算出文章的速率和其他组也差不多。但如果形成合力，则有助于功能模块共享、对科学问题的分工挖掘，局面可能大有不同，是我没体验过的那种。我想这已经是不可能发生的事情了。本课题组也算追随科学前沿了，AI就是最热门的方向，比相分离、合成生物学什么的热门多了。但是没赶上这一波风口，为什么？一是动作不够快，没占着坑，2025年等大家把坑全都占了，纯粹的AI4S的简单应用人头攒动，毫无吸引力可言，只暴露出数据依赖和可解释性差的致命弱点。只能是在具体的小体系上捡拾剩余的萝卜（当然AI推产业才慢慢开始）。为什么动作不够快？也许是缺乏专业计算机人的指导，但主要就是没有成功make it。二是没有深挖出来物理或算法，逐渐脱离物理学院。之前的纳米生物相互作用，至少自成体系。既然不打算做biology湿实验的课题，也没有靠谱的合作，抗原肽体系本就应该适可而止，证明了一定的可行性就行了，当做一个常规的机制解释方式，因为众所周知其最终还是逃不掉复杂的biology。更不用说binder设计的工具早已层出不穷，而且这些都是给实验组用的工具，目的就是一击即中，一个计算组不搞算法光使用，甚至针对复杂问题的流程都不搞，那读硕士就可以了。现在我的建议是要从长远的眼光来找问题。要么自己挖掘科学问题：这就需要执行者有较强的技术能力和经过训练的科研思想，从一年级开始就已经具备挖科学问题的能力。按照我的性格，就应该直接跳过AI去找下一个前沿了，作为一个还原论者，一定得是做QM级别的，经典力学的限制是明摆着的。大家说得对，要么往大做，要么往小尺度做，打死都不要卷。另一个考虑的点是，AI不能做什么？比如，哪些小领域的、完全新的数据还没生成出来，我赶紧做数据库然后训练，比如大尺度模拟？然后，这些都是只要有数据都能解决的问题，有没有数据解决不了的问题或几十年内都不可能跑出足够数据的问题？比如biology机制，自己的实验组发现的？要有自己的做计算的主方向，比如免疫和蛋白质构象疾病（PCD），要把人集中到主方向上。之前我diss这些主方向，也只是因为做得不够好、方案不够好。只要大部分人做的是自己的主方向，一是能集中力量挖掘科学问题、出成果，已经陈述过。二是这样自然有了很多理由过滤掉大量的合作课题，去粗存精，因为我们没人手没资源了，我们只做个别真的非常有价值的，然后一起申本子，这样就更加能集中方向了。现有的成员要提高战斗力；未来要提高招生质量，要主动出手宣传，目的是招到全浙大最好的学生。一定是需要一些强有力的人来整合各个方向，真正地读文献并给出正确的且相关而不同的科研方向，使团队走上正轨。在执行层面，招聘合适的博后也许是必要的，且他们有更强的整合方向的能力。我自己也要反思，因为不受限制，所以总想探索自己的方向，而且特别讨厌内卷，一旦有人做类似的就要坚决避开这个方向，仿佛都是敌人；或者自己都承认本子写得欠考虑，还没有做软件靠谱。但实际上问题挖深了完全可以分工解决，但我们并没有挖掘过什么问题。这些我也只是说说，如果做不到也没办法，我也不懂具体怎么执行。大多数人都做不到，甚至没有能做到这些所需的资源。而且我以后就写软件去了，或许也跟我无关，不再讨论这样的规划。这也是给低年级学生的warning，如果你打算好好做Science，就谨慎考虑自己的选择，趁早开始挖掘科学问题，多和各种人讨论，规避掉现在这些坑。转眼一个月过去了，杭城寂静不再是晴空万里，时常乌云密布，电闪雷鸣。气温重新回升到33度，仍然免不了每天汗流浃背，臭气熏天。孤独的诅咒其实每个人都是一座孤岛，但爱可以成为跨海大桥。发文章要像环肽一样发文章和科研是两回事。科学问题可以永远追问下去，一篇文章永远结不了题。一篇文章一般只能解决几个问题，为了结题，都是狗尾续貂，基本自洽即可。能还用貂尾的，能自我闭环而不节外生枝的，可以称之为“漂亮文章”，是谓环肽。写工具似乎更容易闭环，小课题某种程度上也是。因为框架小，骨架就闭合了。剩下的是不断优化序列（组件）、亲和力（效果），不断小修小补，调整侧链，是谓模块化。再然后就是加linker，连到E3 binder乃至纳米颗粒上，也就是workflow或platform。随波逐流，浮浮沉沉别人说，历史是一条长河断绝与世界的联系并不能获得真正的解脱，但有助于窥见真理认知失调：越做工具就越要自己认同坐公交，就会越讨厌 science里面整天谈 novelty 、 story什么的，尤其是想不出来的时候更讨厌。几张照片九月初去径山寺，忽而阴风大作，灯笼吹落。但暑气尽去，又有闲云飘过。云无心以出岫，鸟倦飞而知还。千里青山翠，万亩稻田香。炉火摇红风自轻，雕梁影动落花声。医治不死病，佛度有缘人。跨过这道门槛，关关难过关关过。

Diary · 2025-09-03

【东山随笔】#1 残云收夏暑，新雨带秋岚

【东山随笔】#1 残云收夏暑，新雨带秋岚【东山月光下】主要还是会发文献分享，只是最近集中力量于写代码，无心调研。个人浅写一些日常想法，见笑于大方之家，还请轻喷。八月悄悄地挥手告别，正午的阳光依然热烈。杭城似乎真的没有春秋，若想赏晴空万里，就必须忍受酷热——取个外卖半分钟的工夫，自行车已能灼伤屁股。不过凉意已经悄悄地侵入夜晚，球场上人多起来了，人们享受着久违的清凉。新鲜的血液身着蓝色迷彩这里一堆，那里一簇，好奇地看着老博漫无目的地骑着车，思考今晚该吃什么。食之无味的饭堂，千篇一律的小餐馆，日子过得慢了下来。人来人往之中，偶然抬头看着粉红棉花糖一般的云彩，这一天又过去了。偶尔还是会在周末与四五好友为伴出游。欢声笑语是最好的下饭神器，推杯换盏间似乎忘却了时间。通过使用木质长杆控制彩球间的动量交换，小臂以上的肌肉得到宝贵的锻炼；根据场上已有的数字组合推算后验概率进而选择最有利的组合，我们展示着智慧与勇气。是啊，就让时间静静地流淌，清理大脑内存，关掉思考机器，降低自我约束，将自己抽离出局部最小值，才有机会看见让势能降低的新方向。我已经许久不曾回忆，但如果回忆的话，这些夜晚将让被窝里的我感到阵阵温暖。 claude code高强度使用10日记你今天干了什么活吗？也许是基本时间单位太长了，debug这个漫长的过程似乎永无止息。最近已经完全使用claude code，操作确实方便了很多，不需要来回粘贴文件了，效率比网页版不知提升了多少。只要是设计多个文件的、超过400行的任务，Gemini的表现就会下降。所以一切project都要有良好的架构，方便cc阅读代码和要操作的数据，甚至任何一个project都可以整理出一个软著。所以以后要加强coding的思维。一些总体使用哲学：通过plan mode，用户可以在执行之前发现它的理解错误，及时修正，避免做了个明显错误的版本，运行测试才发现。所以用户仍然需要对”你想要什么”十分明晰，方案的制定仍然需要手动、深入参与。建议在与它反复拉扯的同时将所有prompt收集起来，留下最重要的指令整理成CLAUDE.md文件，也许有用吧。/init生成的CLAUDE.md还是废话太多了，最好初次/init之后大幅精简，然后自己改。而且可以同时做两个project，一个在coding的同时可以理清另一个的思路，写指令，做测试。三个就有点难了，具体还是看idea是否已经提前想好。所有具体实现cc自己都可以，它确实解放了人——不用记住代码的语法。但它的执行力仍然需要提升，对架构的理解的限制仍时常有限制。agent对项目的理解总还是停留在局部，人类的要求还是太苛刻、太细致了，它仍然很难把握，经常忘记对架构的要求，乱加函数，在项目代码目录而不是测试目录添加测试文件，不及时清理垃圾，犯低级错误。AI肯定要比我这个非专业的更懂编程，但乱加函数、罔顾子模块之类的行为是不应该的，是开发者应该改进的用户体验。我所做的是把一套已经基本能运行的代码改写成更专业的package，优化架构和并行、添加全局配置等，但这仍然花费了将近一个礼拜，原因是并没有严格按照原始的实现方式。也许AI也是大概理解了就开始整，但科学是容不下一点错误的。也许我还是应该让自己的脑子更清楚，但也基本有个限度，但cc也不是干我们这行的，有很多默认的规则还是不懂。所以还是对它宽容一点，用户只是详细描述而已，比自己写已经强很多了。时间长了，我会感觉到和cc的配合，仿佛自己也变成了一台机器，固定化地处理cc流程中剩余的纠错、测试的步骤。但这似乎使得思维固化，调整了两天都没有回到规划课题、跑模拟的状态。也许专业程序员在测试阶段也是这样，也许不管人还是一群人协作，最高效的工作方式就是想机器一样重复执行同样的思维过程，让某些特定突触变得异常稳固。但我们不可能这样，还是要恢复一下大脑运转。好啦，不想谈太多技术。博士生的多课题管理一个阶段完成了，git push以后，我又照常到平台上徘徊。理思路总是在实验室之外进行的，看着云卷云舒，听着启真潺潺，往来无一人，是最适合思维实验的情景，不知不觉一个多小时就过去了。这里有天马行空的方案构想，有课题进度的自我分析，想着想着想不动了就跑神想些有的没的，科研的意义，人与社会的关系，等等，所以效率也不是很高。但是必要的，唯有脑子清楚才能又快又准地执行。人的脑容量是有极限的。每个课题都需要记住背景，把握整体方向，思考技术细节，同时执行两个可能是脑力劳动状态下比较合适的，可以比较轻松地切换后台运行，提高效率。我不知道哪个课题组的学生会有如此多的课题，更难想象导师管理”上百个project”的时候会有多少I/O操作、内存溢出。平时每天的工作状态是，打开电脑看看各方面进展，选两个课题今天就一直做，明天就重新选。怎么选呢？就看今天想做哪个。怎么觉得想做哪个？就走”自由能最小”的路径，势垒最低的，即已经想得差不多可以开始执行的那个。这样调度的好处充分利用自己的最佳状态，坏处是：有时候可能啥都没想清楚，一个都不好上手；有时候三四个事又都想开整，大脑内存直接爆炸。所以有时也不得不手动调整状态，爬坡，或是忘记一些事，或是应该彻底放空一下。识别自己所处的状态，这是我仍然需要调整的地方。需要爬坡的事，可能不得不借他人之力一起完成，也许对别人来说很简单。然而现状已然如此，杂七杂八在所难免。当初开了一堆project，主要也是为了广撒网，探索感兴趣的方向，也有老师安排的原因。我似乎并不是一个太喜欢Science的人，经历了这么多的挖掘也并没有对哪个领域有深入的了解。况且世上聪明的人那么多，真正按照探索未知的标准来看，那早就没自信了，quit算了。做工具的话就很容易起手。因为需要自动化工具的任务非常多，就是平常执行课题遇到的各种技术问题，尤其是有了LLM后，甚至很多复杂的文本类的任务都能自动处理。捡一些极其具体的小问题做一些一般性的探索，得到一些小结论，避免被聚光灯照瞎眼，避免被人群踩死，但是得用用别人的工具，得从高处默默注视着人群的动向，走出自己的路。小课题的话，只要抓到一个真实存在的问题并有一个大概的解决方案，就可以去执行了，我和施弟都生产过较多小课题的idea。我曾劝阻过小朋友们不要同时做太多课题，因为分身乏术。确实如此，但掌握了自己想课题的流程，至少可以给别人安排活了，我不执行可以交给其他小朋友们执行。所以现在这些工作还是继续做着，出一些小东西。同时也实时关注着新动向，如果不能深挖，那跑得快一点远一点也是有机会的。如何让自己有持续的动力、找到正反馈呢？现在觉得科研也就是这样，不可能一年四季永远有满满的热情去做事情，因为需要了解大量的知识才能提出新的想法，执行过程中也有大量繁琐的事务，如画图、写文章。我是纯靠这个事本身的，不是因为将来能获得什么前途的提升，就是当下做这个是挺有趣的。科研的正反馈由时间周期从短到长排序是：浅读一篇出个推送（当然得是我想看的），解决一个技术问题，调研一个新课题方向，完成一个软件，完成一篇论文/专利。还是要多安排一点即时的正反馈，更好的是在意的人的小夸奖。最终还是要降低获得满足的刺激阈值，包括”心态积极”，但这并非完全是能心理上控制的。真的感兴趣的感觉可能是转瞬即逝的，要抓紧时间实施，趁机推动进度，得到点成果。我们的想法还是要抓紧时间落地，但是别急，急也没用。这个时候当然急于出成果，为了现实的原因。但已经很功利的研究方式不可再被任何外部因素驱动，否则将失去对这个事本身的向往。就算着急也得个把月才能完成，天天着急人会很快崩掉。所以请享受这个过程，始终按照自己的节奏来，做自己认为正确的、有意义的事。结果就随缘了，相信以我们一般的水平，再差也不会差到哪去。当下的快乐是最重要的。结语尽管已经快成了AI的打工人，我想还是需要写作。寂寞的旅程中，总要有一个情绪的出口。以前也经常发QQ空间，但列表越来越长，心境越来越平静出世，便没有分享生活的欲望了。现在我知道我整天发微信状态还是有不少人看到了，并获得了友善的反馈，但写得过于零碎，真是一个日记本。所以也尝试分享给更多人，虽然可能提出更高的要求、花一点时间。不是所有话都可以轻易说出口，需要理清思路。同时也让心情平静下来，在遇到”一个都不好上手”的时候找到自我。人总是要输出的，还有反馈，可能对推进事情有很大帮助。办公室的人渐渐多起来了，耳机一戴谁也不爱的平静生活渐渐走向尾声。下个月我会坐在哪盏灯下，let’s see。

Diary · 2025-09-01

Mendelevium

Contact

Diary