如何看待本科生科研？
首先，咱们得明白，本科生做科研，这玩意儿到底是个啥？
它不像硕士博士那样，好像是“专业选手”上场，而是更像一个“业余爱好者”入了门。但这个“业余”，可不是让你玩票，而是让你带着一颗探索的心，去接触、去理解、去尝试那些在前沿阵地发生的事情。你可以把它看作是：
一次“预演”： 让你提前感受一下学术研究到底是什么样的。不是光看书本上的结论，而是跟着老师，一起去追溯那个结论是怎么得出来的，过程中会有多少的弯路和惊喜。
一种“技能培训”： 你会接触到各种各样的工具和方法，比如文献检索、数据分析、实验操作、实验设计，甚至是独立思考和解决问题的能力。这些东西，毕业后无论你做什么工作，都会是宝贵的财富。
一次“自我发现”： 在参与科研的过程中，你会发现自己对哪个领域特别感兴趣，擅长做什么，不擅长做什么。这个过程，对你未来的学习和职业规划，绝对是个“指路明灯”。
那本科生做科研，好在哪儿？
好处可不是一点半点，我给你掰扯掰扯：
拓宽知识视野： 书本上的知识是“二手货”，而科研能让你接触到“一手资料”，理解最新的研究进展，让你站在巨人的肩膀上看得更远。你不再是只知道“是什么”，更能知道“为什么”和“怎么样”。
锻炼独立思考能力： 科研不是背诵答案，而是提问、分析、质疑、寻找答案。你会慢慢学会不盲从，有自己的判断，能从纷繁复杂的信息中抓住关键。
提升解决问题的能力： 科研路上遇到的问题，可不是教材里都有标准答案的。你需要自己摸索，想办法，有时候甚至要“另辟蹊径”，这过程中锻炼出来的解决问题的能力，才是真本事。
培养严谨的科学态度： 科研要求精确、客观、有条理。你会在实验数据的记录、分析，以及论文的撰写过程中，学会对每一个细节负责，对每一个结论都要有证据支撑。
增强团队合作和沟通能力： 很多科研项目是团队合作完成的，你需要和导师、师兄师姐、甚至其他领域的专家合作，学习如何清晰地表达自己的想法，如何有效地与人协作。
为深造打下基础： 如果你有读研的打算，本科生科研经历绝对是加分项，甚至是“敲门砖”。它能让你提前熟悉研究生阶段的研究方式，也能让导师看到你的潜力和适配度。
提升就业竞争力： 即使你不打算继续深造，本科生科研经历也能让你在就业市场上脱颖而出。它证明了你具备扎实的专业能力、解决问题的能力和积极主动的学习态度，这些都是用人单位非常看重的。
当然，本科生科研也不是“万金油”，也存在一些需要注意的地方：
时间投入： 科研不是“玩票”，它需要你投入大量的时间和精力，这可能会影响你正常的学习成绩。所以，如何在学习和科研之间找到平衡，是个大学问。
导师选择： 导师的作用至关重要。一个好的导师，能给你指引方向，提供支持，让你少走弯路；反之，如果导师不负责或者方向不对，可能会让你事倍功半，甚至产生挫败感。
项目选择： 选择一个适合自己的、自己感兴趣的科研项目同样重要。如果项目过于枯燥乏味，或者和你自身能力差距太大，很难坚持下去。
期望管理： 不要期望通过一两次本科生科研就能做出什么“惊天动地”的成果。很多时候，你可能只是在学习方法、积累经验，成果固然重要，但过程中的成长更可贵。
“被安排”的科研： 有些本科生科研项目，可能更像是导师为了完成某个任务而“安排”学生去做一些基础性的、重复性的工作，这种情况下，学生的主动性和创造性会被限制，获得的锻炼也会相对有限。
怎么才能让本科生科研更有效，更有意义？
我觉得可以从几个方面入手：
学校层面：
提供更多优质的科研项目和导师资源： 让学生有更多的选择，并且能够接触到真正有经验、有责任心的导师。
建立更完善的科研指导和培训体系： 比如组织科研方法讲座、工作坊，为学生提供科研工具的使用培训。
建立有效的激励和评估机制： 鼓励学生参与科研，并对学生的科研成果和过程给予公正的评价。
推动跨学科的科研合作： 让学生有机会接触不同领域的知识和研究方法。
导师层面：
放下“指导者”的架子，成为“合作者”： 鼓励学生提出自己的想法，引导学生进行独立思考，而不是把学生当成“免费劳动力”。
耐心细致地指导： 科研过程是充满挑战的，导师需要有足够的耐心去解答学生的疑问，帮助他们克服困难。
给予学生充分的信任和自主权： 在一定的框架内，让学生自己去设计实验、分析数据，培养他们的独立性。
定期与学生进行深入的交流： 了解学生的学习和研究进展，及时发现问题并给予指导。
学生层面：
明确自己的目标和兴趣： 知道自己为什么要做科研，对哪个领域感兴趣，这样才能更有动力坚持下去。
积极主动地学习和探索： 不要被动地接受安排，而是主动去阅读文献，了解最新的研究动态。
勇于提问和交流： 不要害怕自己的问题“太简单”，大胆地向导师和师兄师姐请教。
做好时间管理： 合理安排学习和科研的时间，避免顾此失彼。
保持积极乐观的心态： 科研路上一定会遇到挫折，要学会从失败中吸取教训，不断总结和进步。
总而言之，本科生科研是一次非常宝贵的学习和成长机会。它不应该被看作是一种“负担”，而应该被视为一个“平台”，一个让你去探索未知、挑战自我、发现潜能的平台。关键在于我们如何去“搭台”，如何去“唱戏”，以及如何在这个过程中，真正地“学到东西”。
网友意见
我从2019年4月到2020年8月指导了一名本科生做科研实习（来自清华大学计算机系的Dingyuan Cao），成功在HPCA 2021上发表了一篇论文（计算机体系结构四大顶会之一，历史上大陆地区总共中过不到40篇，这篇是第一篇本科生一作的）。Dingyuan凭借这篇论文，也收到了UIUC、UChicago等多所名校的PhD offer，并最终选择了UIUC。写下以下文字，以纪念这段愉快、难忘的旅程。
第一次和Dingyuan见面的时候，他正读大二第二学期，基础课还没上完，所以安排了两个月的时间看书（《深入理解计算机系统》）。到7月初基本把书看完了，然后我给Dingyuan提供了三个topic来选，并给他分析了每个topic的难点、发顶会论文的概率以及我能给他提供哪些指导和资源。最后他自己选了ORAM的overhead optimization，并把投稿目标选在了11月27日的ISCA 2020。
根据学生所选的topic，我找到了IIT的Rujia Wang老师来共同指导Dingyuan（因为我对ORAM的算法细节了解有限）。接下来的四个多月时间里，我们首先让Dingyuan去做一系列motivation实验，并根据实验结果分别针对Ring ORAM的存储开销和性能开销进行优化。在整个过程中，我和王老师主要负责根据结果提出idea，Dingyuan负责在模拟器中实现所提出的结构并提供实验数据进行验证。我们陆续提出了4-5个idea，最后通过实验验证选择了效果较好的两个技术点。在论文写作过程中，主要由我和王老师负责写draft，Dingyuan负责提供数据并做proof reading。论文在11月27日早晨顺利投稿ISCA 2020。（这里还有个小插曲：2019年11月27日早晨投稿完这篇论文，我就送太太去医院了，然后28日凌晨我家小宝宝就出生了。）
在ISCA 2020的rebuttal阶段，其中一位审稿人指出我们提出的用于降低Ring ORAM存储开销的技术点A会引发潜在的stash overflow，造成严重的性能问题。因为证明这个问题需要添加的实验工程量较大，无法在rebuttal期间完成，因此论文最终被reject了。在接下来的一个月时间里，我们添加了实验，证明通过少量增大stash size并配合主动更新机制，可以完全避免stash overflow对性能造成影响。我们将修改后的draft投稿到了MICRO 2020。在这一轮recycle过程中，Dingyuan已经开始可以参与技术点的修改。
在MICRO 2020的rebuttal阶段，所有审稿人都接受了我们对于技术点A的介绍和验证结果，但是其中一位审稿人指出我们提出的用于降低Ring ORAM性能开销的技术点B会引入新的安全问题。这个是我们在设计阶段没有考虑到的，因此这篇文章被MICRO 2020 reject。接下来的两个月时间里，我们将激进的技术点B改为略微保守的技术点C，并通过实验证明新的优化方案同样可以大幅度降低Ring ORAM的存储开销和性能开销。这一版修改稿于2020年7月底被投稿至HPCA 2021，并获得了全部审稿人的认可，最终被online accept（小插曲2：那一天是2020年10月28日，我家娃刚好11个月：））。在这一版recycle draft的准备过程中，Dingyuan承担了全部的实验代码开发，并部分参与了draft章节的修改。
在这篇论文的整个周期中，Dingyuan的进步是非常明显的，从第一版中单纯的developer的角色，到第三版已经充分掌握了整个project的技术细节和逻辑脉络。这也为Dingyuan在2021年3月1日的HPCA 2021线上会议报告出色的表现打下了基础。（小插曲3：Dingyuan的报告被安排在Session 1A，在线上讨论环节UIUC的前辈Josep Torrellas教授也来提问，并对Dingyuan的回答表示满意。1个月后，Dingyuan接受了Torrellas教授的Ph. D offer。）
总结一下Dingyuan的整个实习过程，我觉得以下几个方面的经验值得其他同学注意：
1. 快速、持续、主动的学习能力。在我第一次和DIngyuan见面的时候，他的基础知识是正常的大二同学的水平，全面但不够系统。但是通过接下来两个的突击学习，Dingyuan已经初步建立了computer architecture基础知识的脉络，并大致了解了各部分之间的联系。在开始具体的研究之后，Dingyuan还快速学习了构造motivation实验和分析实验数据的方法，并在之后不断的recycle过程中提升自己的参与度。
2. 扎实的coding和dubug能力。computer architecture研究的一个难点是需要读懂复杂的模拟器代码并根据自身研究的需要进行修改和调试。在整个研究过程中，Dingyuan的代码能力给我留下了深刻的印象。在2019年9月-10月，Dingyuan通常能够在当天完成早晨online meeting中讨论的技术点修改方案，并在当天晚上给出初步的实验数据和结论。这种快速迭代也为论文顺利投稿ISCA 2020提供了有力支持。在MICRO 2020和HPCA 2021的投稿过程中，Dingyuan也能根据讨论中确定的方案快速实现模拟器代码，并及时提供实验数据。（在准备ISCA 2020的同时，Dingyuan还参与清华大学著名的“奋战三星期，造台计算机”项目，没有强大的coding能力是难以做到的）
3. 抗压和扛挫折能力。与CS其他方向相比，computer architecture研究的门槛较高、实验周期长、工程量大，同时顶会的竞争也更为激烈（录取率<20%）。在ISCA的准备过程中，我们先后提出了5个技术点，但前三个都被实验证明效果不佳，因此在整个准备过程中需要不断推倒重来。另外我们这篇论文总共投稿了3次，在ISCA和MICRO的投稿过程中，审稿人都针对我们的技术点提出了尖锐的问题，因此在修改的过程中几乎也是需要推倒重来的。这对于一名刚刚接触科研的本科同学来说，需要强大的心理承受能力支持。
作为指导老师，我觉得也有以下几方面的经验需要注意：
1. 给学生充足的学习时间和明确的学习目标。本科生（其实对低年级硕士生、博士生也是一样的）在刚开始接触科研的时候，往往存在基础知识不系统的问题。这时候需要给予其足够的学习时间（但也不要太长，1-2个月即可），用这段时间去读一些经典的教科书（推荐《深入理解计算机系统》，效果比《量化研究方法》要好）。让学生一开始就去读论文或者综述，往往欲速则不达。
2. 与学生协商确定研究内容。最好不要直接给学生指派研究内容或者方向，而是让其通过前一阶段的学习，自主或半自主选择研究方向和内容。也不要完全让学生自由选择研究方向，最好是给予其几个选择，并为其分析清楚每个选择的利弊，通过共同协商引导学生选择研究方向。在这个过程中，学生也可以有机会学习如何做出理性选择。
3. 协调好工程和研究的关系。工程开发和研究并不是对立的，而是相辅相成的。没有强大的工程能力支持，也很难做出好的研究成果。如果学生的工程能力基础不足，在时间允许的情况下先做一段工程开发其实对学生是有利的。但也要和学生讲明这样安排的目的和时限。
4. 寻找好的合作者。如果和学生共同商定的研究方向超出了自己熟悉的范围，最好找一位熟悉该方向的合作伙伴共同指导。能够为学生提供充足的资源支持其发展也是很重要的。
5. 深度参与和共同成长。在学生开始具体的实验之后一定要深度参与研究过程，定期讨论并参与研究走向的确定（在学生刚开始开始学术研究训练时，指导老师提出idea并深入讨论，学生主要负责实现，这样的模式是合理的）。同时在整个研究过程中，指导老师也需要和学生共同成长，不断同步学习所需要的一切相关知识。
以上。
关于一作的问题
关于给Dingyuan一作的问题，当时我是这样考虑的：
首先，我的博士学业是在中科院计算所完成的，在计算所习惯上是做实验的学生作为论文一作，哪怕导师帮助修改了论文文字部分。另外我在芝加哥大学联培的时候，发现Prof Shan Lu老师的组里，也是学生负责做实验，老师负责写论文，然后学生是一作。所以我觉得这种分工和论文署名分配方式应该并不罕见。
其次，Dingyuan在整个project里出色的完成了全部实验，并在recycle过程中不断提升自己的参与度。他的表现对于一个本科生来说是非常出色的，甚至要强于一些低年级硕士生和博士生，因此在分配署名是我和Rujia老师也就直接默认Dingyuan是一作，我和Rujia老师作为共同一作（equal contribution）。
最后，Dingyuan作为科研新人，未来的路还有很长，希望这篇论文的一作能给他未来的发展道路带来勇气和自信。
关于这篇论文背后的故事，其实我不是清华大学的老师，2019年时我还在中科院计算所做助理研究员，Dingyuan是一位师兄引荐给我的，是我指导的第一位本科实习生。欢迎大家访问我的个人主页：https://mingzhe-zhang.github.io，如果对我的研究工作感兴趣，也欢迎大家给我发邮件。
最后发个广告吧。
我上个月底加入了中科院信息工程研究所的信息安全国家重点实验室，研究方向是面向新型安全应用和近数据计算的存储器体系结构优化。目前我的课题组正在招收学生（硕士生、博士生、客座硕士生/博士生）和博士后，欢迎对计算机体系结构感兴趣、希望在这一领域进行探索的同学与我联系（https://mingzhe-zhang.github.io）。
如果有同学计划出国留学并进行计算机体系结构相关研究，也可以联系Rujia老师（Home）。
此外，还有几位与我有合作的海外学者，也都非常愿意对学生进行细致的指导，供大家参考：
- 来自芝加哥大学的Prof. Frederic T. Chong（http://people.cs.uchicago.edu/~ftchong/）。这位是我博士期间在芝加哥大学进行联合培养时的导师，是计算机体系结构领域的国际顶级学者之一，近几年的主要研究方向是Quantum Computing Architecture。
- 来自Indiana University Bloomington的Lei Jiang老师（profile），近几年的主要研究方向是Accelerator for Bioinformatic applications。
- 来自Pittsburgh University的Xulong Tang老师（Xulong Tang），近几年的主要研究方向是GPU architecture。
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