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Phoenix Yin
@Phoenixyin13
🇺🇸 04美本 | 计算机科学&认知科学 ⚙️AI, cognition, crypto, and the future of intelligence. ✨相信好奇心驱动。相信人永远可塑。
加入 May 2025
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Phoenix Yin
@Phoenixyin13
2026.08.20 07:14
之前有人问了我两个问题: 1)博⼠做⾃媒体是否本质上是反智,迎合⼤众是否意味着降维? 2)想做一名合格的研究者,是否应该皓⾸穷经,读很多本经典? 关于⾃媒体,我是这样看的。 认为博士做自媒体有反智之嫌,直觉有正确的内核,但归因错了。 其实,费曼、朗道、Thurston、Strogatz 都是极出⾊的解释者,解释从未让他们变,能把难的东⻄讲清楚恰恰是理解深度的强证据。 我认为,核心的问题是两个别的东⻄: 1.指标替换 “被多少⼈看到”这件事,可测量、⻅效快; “证明⼀个新定理”,周期多年且⼤概率失败。 这是激励结构问题。 2.身份表演 宣传的是”XX⼤学本硕博”“XXX研究员”这个标签,这是学历套利,和科普⽆关。 在此,我的判断标准是,这个⼈这⼀年有没有产出⼀个他⾃⼰都不确定能不能做出来的技术结果。数据,不会骗人。 关于百年经典,我有这样的看法。 在我刚刚提到的复杂系统、非线性动力学、统计物理等领域,读百年经典、不读现世论文几乎是最不适⽤的策略。 ⾮平衡态统计物理核⼼结果全是新的,涨落定理 1993–1999,随机热⼒学框架2000s,热⼒学不确定关系 2015。皓⾸穷经会停在 Onsager(1931) ⾮线性动⼒学主体是 1960–1980s 控制论:Pontryagin 1956,Kalman 1960。 维纳 1948 今天是思想史⽂献 博弈论:von Neumann-Morgenstern 1944,Nash 1950 复杂系统,整个领域没有百年经典的正确⽤法,一般情况下,其实原始论⽂回答的是为什么,而教科书回答是什么。 但这种收益,只对已经掌握技术的⼈兑现。 我觉得,很多人认为现在SCI、顶会有很多平庸⼯作,就不读了。 这是错误的想法。 还是要读的,而且对于核心研究是必需,很多我们天天在说的品味,其实是读了三百篇之后才知道哪⼆⼗篇不平庸。 判断⼒是读出来的,先验主义不可行。 在研究中,我认为该省略的是过于泛泛的综述、⼆⼿转述与概念性讨论。 更有⽤的判据:今天有没有⼀个东⻄,是我昨天算不出来、今天算出来了的。 典,⽽不是当代平庸⼯作
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