研究生科研中一个好的idea是怎么产生的？又该如何培养自己？
一个好的idea是怎么产生的？
我觉得一个好的科研点子，往往不是一下子就“蹦出来”的，而是层层递进、相互激发的结果。可以这么拆解：
1. “痛点”与“痒点”的发现：
痛点： 这是最直接的驱动力。你读文献，你会发现很多已经研究透彻、理论成熟的领域，但总会有一些地方“说不通”、“效率不高”、“代价太大”、“实际应用受限”。比如，某个药物对某种疾病有效，但副作用太大；某个算法在实验室效果不错，但在真实复杂场景下表现差强人意；某个理论解释力很强，但无法预测某些现象。这些“不完美”的地方，就是科研的沃土。
痒点： 有些领域虽然没有硬伤，但总有些“小问题”或者“待优化”的地方，让你觉得“要是能这样就好了”。这可能是一种更细微的、追求更优的驱动。比如，现有的实验方法很繁琐，你能不能想个更简便的方法？现有的模型参数很多，有没有办法简化？这种“痒点”往往需要你对领域有更深的理解和经验，才能捕捉到。
怎么找？
海量阅读，批判性阅读： 不只是看结论，要看方法、看讨论、看局限性。尤其是文献的“Discussion”和“Future Work”部分，往往藏着前人留下的“未解之谜”和“改进方向”。
跨领域碰撞： 不要只局限于你专业内部的文献。有时候，一个其他领域的概念或方法，可能会给你提供解决本领域问题的全新视角。比如，把物理学的模型迁移到生物学，或者把计算机科学的算法应用到金融领域。
参加学术会议/报告： 这是直接接触前沿和听到同行对研究“不满意”的地方的好机会。听报告时，除了听成功之处，更要留意那些研究者在发言中流露出的困惑或者留下的“坑”。
和导师、师兄师姐、同学交流： 有时候你觉得是个小问题，别人可能早有思考，或者能帮你拓展思路。他们遇到的困难，也可能是你的机会。
2. 知识的融汇与重组：
搭建知识框架： 你要对自己研究的领域有一个清晰的认识，知道这个领域的“大厦”是怎么建起来的，哪些是基础，哪些是前沿，哪些是主流观点，哪些是争议点。这就像你脑子里有个地图。
连接“碎片”： 好的点子往往不是凭空产生的，而是将已有的、看似不相关的知识点联系起来。比如，某个理论A在解释现象X时有局限，但你偶然在另一个领域B看到了一个能解释X的新机制，于是你尝试把B的机制应用到A的框架下，看看能否解决A的局限。
“What if”思维： 对已有的理论和方法，多问“如果…会怎么样？”。如果把这个参数改变一下？如果把这个步骤倒过来？如果加上这个约束条件？如果假设不存在……？这种大胆的设想，即使最后被证明不可行，也可能引出新的思考方向。
3. 创新性与可行性的平衡：
创新性是核心： 一个好的点子，至少要在某个方面有所突破，不能只是重复前人的工作。这种突破可以是理论上的、方法上的、数据上的，甚至是应用上的。
可行性是基础： 再好的点子，如果完全不具备可行性（比如需要昂贵到无法获得的设备，或者需要违背基本物理定律），那也只能是空想。你需要考虑：
技术上是否可行？ 你现有的技能、实验室的设备、能获得的工具是否支持？
时间上是否可行？ 研究生阶段的时间是有限的，项目周期是否合理？
资源上是否可行？ 数据、经费、人力是否能支撑？
4. 灵感的火花与验证的努力：
灵感确实存在： 有时候，在放松的时候，或者做其他事情的时候（比如散步、洗澡），突然一个想法就“闪过”了。但这种“闪过”并非无源之水，它往往是你潜意识里，在大量信息输入后进行的“信息整合”和“模式识别”。
关键是捕捉和验证： 灵感来了，第一步是赶紧记下来！第二步，也是最关键的，就是去验证它。是不是真的有效？有没有我没考虑到的地方？这个验证过程会非常耗费精力，需要你设计实验、分析数据、查阅更多资料。很多“灵感”在这个过程中就会被证明是“伪需求”或者“技术上不行”。
如何培养自己？
培养产生好点子的能力，本质上是培养一种思维方式和学习习惯，这就像锻炼肌肉一样，需要长期坚持。
1. 建立系统的知识体系，并保持好奇心：
打牢基础： 不要满足于只知道怎么做实验或怎么用软件，要深入理解其背后的原理、理论基础。这让你在面对问题时，有更多的工具和视角去分析。
保持“为什么”： 对一切现象和结论，都不要轻易接受，多问“为什么会这样？”、“有没有别的可能性？”。这种批判性思维是产生疑问，进而产生好点子的关键。
跨学科学习： 别把自己关在一个象牙塔里。关注你领域相关的其他学科，甚至是不相关的学科。很多突破性工作都是在学科交叉点上产生的。比如，你可以听听统计学、信息论、甚至哲学方面的报告。
2. 学会主动寻找问题，而不是被动接受任务：
带着问题学习： 在读文献、听报告时，就把自己当成一个“侦探”，找出其中的疑点、矛盾、以及可以改进的地方。把这些问题记录下来，形成一个“问题清单”。
反思自己的实验： 每次实验或研究的进展，都要反思：这个结果说明了什么？有没有比我更好的方法？我做的东西有没有潜在的应用场景？
3. 锻炼“联想”和“整合”能力：
定期回顾和总结： 把你读过的文献、参加过的会议、做过的实验都抽空回顾一下。看看它们之间有没有什么联系？有没有什么可以融合的点？
思维导图/概念图： 尝试用思维导图的方式来梳理你学习到的知识，把相关的概念、理论、方法连接起来。这有助于你看到知识的整体结构和潜在的关联。
“灵感本”或电子笔记： 随身携带一个笔记本（或者使用印象笔记、Notion等工具），随时记录下突然冒出的想法、听到的有趣观点、或者遇到的问题。养成“勤于记录”的习惯。
4. 勇于实践，不怕失败：
“试错”是常态： 大多数“好点子”在最开始都可能看起来不成熟，甚至会被导师或同学质疑。重要的是你愿意去尝试，去设计实验验证它。失败并不可怕，每次失败都能让你学到东西，修正方向。
从小处着手： 有时候一个大项目分解成小的、可执行的步骤，每个小步骤都可能孕育着一个小的创新点。先做好这些小的创新，慢慢积累起来，就可能形成一个有价值的研究。
多与人交流： 把你的想法说给导师、师兄师姐听。他们可能会给你提出关键的建议，指出你忽略的问题，或者提供你所需的资源和支持。一个好点子，在交流和讨论中往往会被打磨得更好。
5. 培养良好的科研习惯和心态：
坚持与耐心： 科研是一个长期的过程，好的点子和研究成果往往需要时间和耐心去孕育和实现。不要因为一时的困难或挫折而气馁。
开放的心态： 对新的方法、新的理论持开放态度，不要因为它们与你熟悉的领域不同而排斥。
保持身心健康： 过度劳累和压力反而会抑制创造力。保证充足的睡眠，适当放松，才能让大脑保持良好的运转状态。
总的来说，研究生科研中的好点子，是一个“基于已有知识，发现问题，大胆设想，并勇于验证”的动态过程。它不是天赋，更多的是一种被刻意培养起来的思维方式、学习习惯和实践精神。多看，多想，多问，多做，多交流，好点子自然会慢慢在你手中诞生。
网友意见
一个idea通常为两种形式：
- 0 to 1，即完全为自己原创
- 1 to 2，即通过改进或使用已有的方法得到
问题1
一般来说，想要完全无中生有，得到一个 0 to 1 的idea，比较困难，只有很少一部分人可以做到，而且即使做到一次，由于对人品的要求比较高，所以很难再次做到，就更别说是总结出一套的方法论了。
而对于 1 to 2 的idea，一般可以通过两种方式得到：
- 改进一种方法，可以是你当前研究领域中的方法，也可以是其他研究领域中的方法
- 引进一种方法，一般是其他研究领域的新方法
由此，应如何做其实就比较清楚了：
若想要改进一种方法，首先要实现这种方法；
若想要引进一种方法，首先要多读文献。
所以，问题2就变成了，如何培养自己阅读文献、知行合一的能力？
关于阅读文献及如何实现算法，可以参看我之前的一个回答：
直接复制过来。
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1 无限制输入
广泛地阅读文献，可以是与专业相关的，也可以是与专业无关的，具体视自己情况而定（可参考二八定律）。
我们知道放射性思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料都可以成为一个思考中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点，每一个关节点代表与中心主题的一个连结，而每一个连结又可以成为另一个中心主题，再向外发散出成千上万的关节点，呈现出放射性立体结构（思维导图，知乎）。
现在专业划分的越来越细，学科门下设一级学科，一级学科下设二级学科……
但反过来看，各个专业就像思维导图中那成千上万的关节点，这些关节点都汇聚到一个中心主题（以下称思维导图原理）。
换句话说，各个专业之间都可以通过一个中心主题建立联系。
所以，看似与专业无关的内容，其实是有一定借鉴价值的。
无限制输入的优势
融合最优化问题的思想，无限制输入可以避免局部最优。
一般的启发式算法、贪婪算法或局部算法都很容易产生局部最优，或者说根本无法查证产生的最优解是否是全局的，或者只是局部的。这是因为对于大型系统或复杂的问题，一般的算法都着眼于从局部展开求解，以减少计算量和算法复杂度（局部最优，百度百科）。
若想避免局部最优，一般有两种方法：
a. 随机搜索，对机理不明的问题，解的搜索越随机陷入局部最优的可能性就越小——无限制输入。
b. 深入研究问题的机理，对问题的机理研究的越透彻，就能更准确的找到全局最优，或划定全局最优可能的区域——见单点突破。
2 i+1
说是要无限制输入，但其实还是有限制的。
我们看到的，基本都是早已知道的，而对于不熟悉的、没有认知的东西，大脑是会直接忽略掉的。比如，朋友让你帮忙找东西，在他把这个东西的位置、具体形态特征描述给你之前，你基本“看不到”它；比如，在我开始用牙线棒以后，才经常在生活中（舍友的桌子上、路上、垃圾堆旁）看到它，而在这之前它从未出现在我的视野中，尽管就在身边。
如果大脑把看到的、听到的、闻到的、触到的所有信息都处理一遍，那很快就会因为信息量过大而死机。
融合语言学家Stephen D. Krashen博士第二语言习得的i+1假说。
i指学习者现有的水平，+1指在现有水平基础上增加一点点难度。
具体来说，就是选择的文献等级要略高于你目前的水平，这就是我在开头说的，没什么深度的“垃圾”文献。
如果一篇论文的等级是i或i-1，那你大致浏览一遍，就清楚它讲的是什么，知道怎么实现。
如果一篇论文的等级是i+10，可能文中的每个字都认识，但就是不知道他在说什么，看过一遍后再回头想，什么也没记住。其实主要是因为信息量过大，这也是为什么一本书看完很快变成过往云烟。
如果想要读懂一篇i+10的文章，需要查阅大量的等级为i+1的参考文献，一点点突破。
那不如直接从i+1入手。
值得一提的是，i是一个变量，你的水平是在慢慢提高的，而你选择的论文也要在你目前水平的基础上，再高一个等级。
用代码表示：
while problem unsolved
i=i+1;
end
3 单点突破
作为一个马克思主义者，我们都知道，实践是认识的来源，是认识发展的根本动力，是检验认识正确与否的唯一标准。
而作为一个工科生，所做研究通常是以应用为导向的，对于一种方法，我们更关心它能不能实现，效果好不好。
为了避免眼高手低，忽视文献方法中的一些细节，需要对算法进行实现与验证。
1）实现哪种算法？
目前论文数量快速增长，难免出现良莠不齐的现象，甚至有些还会对科研工作产生误导。如果把科研论文当做一种经验总结，或者一种信息，融合信息价值判断的思想，对于获取的信息，可以从准确性、权威性、时效性、适应性等方面，综合判断算法的实现价值。
a.准确性
指内容是不是真实有效的，通常可以从信息是否符合事物发展的一般规律，是否具有内在逻辑性，是否与其他信息矛盾或冲突等角度来考虑信息的准确性。
b.权威性
指内容是否具有令人信服的力量和威望，信息提供者的专业背景、资质、工作经验等均可作为衡量信息权威性的参考指标。
c.时效性
指信息在某段时间或某一时期是否有效，一般通过考察信息内容的发布是否及时、是否最新、是否客观和准确来加以判断。
d.适应性
指信息对于问题的解决是否有用以及作用大小，一般可以从信息是否能达到使用者对信息的要求和信息对于解决问题的作用大小这两方面来进行判断。
通过无限制广泛地阅读，由于思维导图原理，你会发现某种方法出现的频率很高，这些方法通常都是一些经典算法。
对于一种全新的算法，很难验证其准确性，即使它是由权威团队研究的。
对于一种经典的算法，它的流传时间久，引用次数多，说明它的准确性比较高；而引用次数的增加也会提高作者的权威性；一种方法存在的时间越久，那它将继续存在的可能性也越大（《反脆弱》，纳西姆·尼古拉斯·塔勒布）。
2）如何实现
通过广泛阅读（粗读）找到具有实现价值的算法，再广泛阅读（精读）与该算法相关的文章，从而通过实践实现该算法。
同一种算法，由于数据不同，或者实现的思路不同，实现后，往往会遇到一些问题，再通过广泛粗读找到解决问题的办法……
经过一定次数的迭代，找到最优的解决方法。
以上。
对于题主这个问题，我们采访了三位来自微软亚洲研究院不同研究领域的研究员，希望前辈们的建议，能帮助你在科研道路上越走越远！
采访完整版请戳这里→《发顶会论文，怎么就那么难？》
在提到 idea 的来源时，三位研究员都不约而同地提到了读论文这个方法。想要输出好的内容，首先要有输入。微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员杨蛟龙提到，关于 idea 最主要的渠道来源还是读论文，在读现有论文的过程中产生想法，比如发现现有某一个或一类方法的不足并思考解决方案、受某个现有技术的启发去解决另外一个新问题等。这也与自然语言计算组主管研究员张星星的观点不谋而合，张星星表示，一个好的 idea 是要解决前人没有解决的问题，或者改进之前方法当中的某些缺陷，这些都是一些比较好的出发点。
除此之外，良好的沟通也是必不可少的。在日常和同事、同学、导师的头脑风暴中，讨论需要关注的领域和问题，互相借鉴方法，更容易迸发出灵感的火花。在这里，机器学习组高级研究员陈薇鼓励研究者们在参加顶会或学术大会时，多去听一听自己感兴趣的 Workshop。往往这些 Workshop 中会有许多行业内前瞻性的探索，也会有很多活跃的业内人士，在这样的环境下，更容易产生好的 idea。
学科交叉迁移也是一个可以尝试的方法。作为数学背景出身的研究者，陈薇会把计算机领域的问题放在数学的知识框架下进行思考，从而探索新的问题或者解法。在计算机科学领域，也可以从最基本的概念和方法论去寻找灵感。
对于科研能力的培养，其实是包括很多方面的。从最开始的学会读论文，到开始写论文做演讲，当然还有编码能力、思维能力等等，要求是全方位的，一个合格的研究员不应该有短板。而在这其中，最重要的是逻辑思维能力和问题分析能力。分析问题的时候，如果遇到一个问题，要怎么解决这个问题？如果这个问题成功解决了，接下来又有什么问题？这种树状的逻辑思维能力和分析能力需要长时间打磨、培养，才能建立起来。有了问题分析和解决的能力，才能在问题中快速发现关键点，也能在问题中获得灵感。
在张星星看来，科研能力和研究品味是需要慢慢提高的。好的输出必须有好的输入做基础，一方面要读大量的论文积累，另一方面就是要多做实验，在实验中看到方法的缺陷和问题。除此之外，去参加顶会也很重要。在开会时，可以和领域内的“大佬”多交流沟通，了解他们的观点，向他们提问，从而进行思维碰撞，提高自身能力。
陈薇则提出，同学们在进行科研时，最重要的一个前提是已经完成了一套完整的科研训练。亲身体会过完整的科研流程、培养良好的研究习惯后，才会对自己的研究有合理的预期，循序渐进地追求想法和深度。
同时，科研中的心态十分重要。避免眼高手低，在科研开始阶段一昧追求做“大事”，也不要在已经完成科研训练之后低估自己，受限于舒适圈内而不敢大胆尝试。建议短期内在自己的兴趣、能力和工作的影响力三者之间做最优匹配，长期保持学习习惯、好奇心和挑战自我的勇气。
通过与研究员们的沟通，我们可以看到，科研是一个长期的过程，不仅需要技巧，更需要良好的心态。与其临渊羡鱼，不如退而结网，终有一天你也会成为别人眼中的“大佬”哦！
本账号为微软亚洲研究院的官方知乎账号。本账号立足于计算机领域，特别是人工智能相关的前沿研究，旨在为人工智能的相关研究提供范例，从专业的角度促进公众对人工智能的理解，并为研究人员提供讨论和参与的开放平台，从而共建计算机领域的未来。
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