读硕/博期间你积累了哪些重要的科研经验？
谢邀，以一个CS专业AI方向的PhD Candidate的角度来回答一下这个问题。想到哪里就写到哪里，不够通顺请见谅。 做一个researcher首先要强调的一点就是兴趣。如果没有兴趣，那就需要通过各种变通的方式让自己产生兴趣。不然痛苦和抑郁就会贯穿整个research的阶段。 就是有一个明确的research方向，俗称“找问题”。做researcher和做其他大部分行业最大的不同就是，你需要针对一个特定问题长期耕耘，才可能有原创性收获，切忌浅尝辄止和见异思迁。不是所有research topic都值得做、都做得出来；也不是所有的topic都有足够的深度来支撑你的PhD thesis（有些工作可能做两下就解决了，很难保证延续性）。所以在你有备选的research方向之后，第一件事就是要找一些领域内的同行聊聊，来分析一下可行性、难度和学术价值。那么你需要长期和一些靠谱的人、团队进行足够深入的交流：以人为镜可以明得失。Research最忌讳的就是闭门造车。一方面是因为自己一个人精力有限，知识储备难免有疏漏。而很多时候我们一些naive的insight的价值会被自我放大，有可能将你的研究引入歧途。另一方面，与人交流能够获悉自己领域乃至其他领域的最新进展，能够让你更好的保持对当前领域有一个比较好的insight。 那么，哪些research方向值得一做呢？我个人倾向于将research topic划分成几个层次。 最顶级的research叫做“创造”：即“无中生有”地提出一个全新的问题、概念、领域甚至是知识体系，并且使之成为其他学者可以follow的方向。但这个目标对于读PhD的人来说其实风险比较大。 第二个层次我称之为“创新”：即用全新的方法解决已有的问题。 第三个层次我称之为“革新”：即用已有的方法，通过改变其中的一部分技术，来解决已有的问题。 当然，上面的三个层次主要是针对原创性研究而划分的。对于整个research community来说，很多工作都是有价值的，哪怕只是一条comment、一个survey、一个验证性实验。 而关于技术层面，我认为最重要的一点就是保持Update：要有非常强的信息检索、收集能力。能够对整个Research community的热点、最新方法有所了解。你可以关注一些AI相关的微信公众号或知乎账号（比如@微软亚洲研究院，公众号指路“微软研究院AI头条”）、微博上一些学术圈前辈、还有要每天关注arXiv上新release出来的论文（title+abstract）。了解一下领域内出名的会议、期刊，还可以在twitter上多关注一些学术界大佬。不要放过每一个会议的best paper，哪怕它跟你做的东西并不直接相关。 最后一点，就是要善于使用各种工具来辅助你的research。比如各种云存储、云笔记。这里我肯定是要植入广告推荐一下微软全家桶：OneNote用来记笔记，OneDrive用来同步论文。每周用PowerPoint整理一个paper阅读笔记。跨平台（iPad OS、iOS、windows、mac）同步，支持Surface和iPad标注。 还有，强烈建议养个宠物，比如刺猬： （她叫卷积） 不但抑郁的时候可以撸，还可以拿来做学术：比如全自动铲屎，遥控机械臂远程撸刺猬，基于物联网的生活环境检测，刺猬脸识别的远程监控系统。 