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微博大V@爱可可:arXiv论文怎么读?

长话短说,先看图:

总的来说,arXiv学海无涯,泛舟有道:想清楚,巧选择,多泛读,勤总结

其实不止arXiv,其他论文也一样,只是arXiv流量大,更需要技巧。

有人说arXiv垃圾太多,不值一读,这种说法,我深感不以为然。我在微博上曾说过——如果你爱它,就把它发到arXiv,因为那里是圣殿;如果你恨它,就把它发到arXiv,因为那里是垃圾场。

arXiv就是这么个鱼龙混杂,让人又爱又恨的地方。

平心而论,arXiv上高素质的论文不在少数,且有快速上升之势,废话少说,看数据:2017年,理论计算机科学与机器学习领域,超过60%的发表论文都有arXiv电子版。且不说arXiv还有最美的两点:快 & 多 。“快”自不必细表, 第一时间洞悉实力团队最新方向/成果,零延时跟踪最新问题/技术前沿,arXiv是个太理想的地方,期刊、会议绝无胜算;“多”怎么也成了优点?因为多,所以杂,统计上才能更有效代表整体趋势——占坑也好,废稿也罢,良莠不齐,总量庞大,一分析,哪有路、哪是坑、哪深哪浅自然清清楚楚——噪声不可怕,因为噪声,才真实,分布才有连续性,才可信。说arXiv全是垃圾的,八成是没深入研究、懒得淘金的人。怎么读?光靠勤奋还不够,得讲方法,讲策略。

▌第一步,想清楚

想什么?想定位,想目标,想方法。

为啥而看?跟踪前沿?找问题?找方法?膜拜?探坑?找人?找撕?学写作?凑谈资?打发时间?定位清楚了,题材范围自然清晰,不了解自己,只能“通吃”,结果往往是“消化不良”。

不管什么定位,有一点很重要:抱着学习的心态去读,收获往往更多。挑剔不会让你显得更有水平,取其精华,取长补短,才是成长正道。

前阵子Kyunghyun Cho在关于博士生为学之道的访谈里提到了“过度阅读”:

Excessive reading can create additional boundaries, holding a researcher away from trying out new ideas

说的是“过度阅读”有反作用,像“砌墙”,会妨碍你尝试新想法。解决方法很简单——摆正心态,就无所谓“过度”:读论文读的不是边界,是思考,是启迪,读完该做什么坚持去做:

Pursue your direction, try yourself, no matter if someone was successful or not in this direction so far.

读论文的同时也不要忽略读书——打好基础很重要,尤其是论文作者认为“大家都懂”的“常识性”知识。基础好才有“根”,新来的知识和思考才有关联和生长的“干”,终能长成一棵健康茂密的参天之“树”。

▌第二步,巧选择

读arXiv,选择很关键,选对了,就成功了一半。

简言之,选择看三点:形、神、从。

  • 形:看的是论文的表象,具体包括出处、题目、文字和图表。

无疑,题目和出处是粗筛最有效的特征——题目言之有物、简短有趣、问题方法立意新颖,作者、机构耳熟能详,可迅速排除50%的论文,当然,根据具体定位,对作者、出处相对陌生的文章,不妨多一些宽容,如果标题有趣可以泛读试试,有时也会出现“惊喜”;

文字部分,一看摘要和导言,二看全文结构。摘要开门见山,重点突出,导言对问题、难点、相关工作和本文工作交代清楚、逻辑严谨,全文结构紧凑不拖沓,引用全面的论文,可优先入选;

图表部分,要求说明完整,自成一体又与文字相呼应。好的图表,应该能体现本文的思想和特色,配合文字说明,能了解论文的角度和作者的思考。

  • 神:看的是论文的内涵,具体包括主旨、韵律和风格。

好的论文,主旨明确,角度合理,思路清晰,一条线索贯穿全文;

论文的韵律,是对内容轻重详略的编排,好的论文焦点明确,节奏得当,一眼能找到作者重点要表达的内容;

好的论文,一定不是自说自话,更像是与读者之间的对话,对于读者关心的方面和潜在的问题,都会贴心地预先作答,用主线引领读者顺畅阅读。

  • 从:看其他读者的推荐和反馈,可从一人,也可从众。

跟随他人,恐怕是最便捷的一条选择之路,但有时可遇不可求。

跟随一个人,看的是对方的方向和品味。选择跟着谁,这是个不小的难题,就像是推荐系统做到最后,重点不在物物关联,而在找对要协同的用户。如何衡量对方是否值得“追随”呢?可以看是不是满足多、少、信三个条件。

多是指不但乐于分享,还能坚持不懈的持续分享;少是指在选读论文方面有统一的品味和态度,宁缺毋滥;信是说可信,水准稳定,不轻易“夹带私货”。如果找到一位符合以上三点的人,又恰巧和你方向相似或部分重合,那绝对是可喜可贺!我在努力寻找这样的人,也在努力做这样的人,利己,利人,希望你也一样。

从众,也许算得上是条捷径,大众关注的,必有其看点,炒作也好,批判也罢,“焦点”就是这么一种特别的东西,你不必完全“明白”,但“知道”一定有益无害。

以上所说,只是用来判断论文质量的一些粗浅“招式”,当你借助这些方法帮自己找出一定量的“好”论文,就会逐渐找到筛选论文的感觉和自信,这时候,就像习武的更高境界——“无招”胜"有招",可以轻松给论文打个比较客观的总分了,相信这一天不会太远。

▌第三步,多泛读

终于到了读论文的时候,别激动,也别忙着深入细节,先把策略搞清楚。建议大量泛读,极少量精读,避免走读。

泛读看什么?看问题、看难点、看相关工作、看本文的角度和特色,重在拓展视野、延伸思考、充实基本面;

精读看什么?深入学习,不错过每一点细节,避免道听途说遗漏重点。只有对自己特别“有用”的论文才精读,一旦选定切勿浅尝辄止、囫囵吞枣。

打定主意,严格区分,不要在“知道”和“明白”之间徘徊,做到精力的高效优化分配。

读论文,重在思考,因联系、深化而增值的部分是最可宝贵的。多思考,多关联,加深、拓宽,为自己的知识体系添枝散叶,才是阅读的意义所在。

▌第四步,勤总结

把阅读的收获及时总结、适时回顾是个很好的习惯。学习的过程,就是不断地抽象、巩固,适当的重复不但会加强你的记忆,也会启发出一些更深入的思考。

试着多和别人分享,尤其是精读的文章。就像费曼先生说的:“要是你无法用简单朴素的语言解释清楚,说明你还没有真正理解”,讲给别人听,是检验自己是否真正读懂的有效基准。

可以听别人分享,但不要迷信,更不要当做了解新知的捷径,偷懒取巧只会得不偿失,老话说得没错:“想要知道梨的滋味,就要亲口尝一尝” 再细致的阅读分享,也不如老老实实阅读一遍原文来得实在。

本文分享自微信公众号 - 人工智能头条(AI_Thinker),作者:爱可可

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-04-26

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