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问题

做底层 AI 框架和做上层 AI 应用，哪个对自己的学术水平（或综合能力）促进更大？

回答
这个问题触及了AI领域内一个非常核心且有深度的讨论：是深耕基础研究（框架）更有助于学术水平和综合能力的提升，还是在实际应用中迭代创新（应用）更能锻炼人？ 答案并非绝对，而是取决于你的个人特质、目标以及你如何定义“学术水平”和“综合能力”。

为了更详细地探讨，我们将其拆解为几个维度进行分析：

一、底层 AI 框架的研发：

底层AI框架，例如TensorFlow, PyTorch, JAX, ONNX等，是构建所有AI模型的基石。研发这类框架需要极高的技术深度和广度。

1. 对学术水平的促进：

深刻理解计算原理和数学基础：
深度学习算法的数学原理： 你需要对线性代数、微积分、概率论、优化理论（如梯度下降、Adam等）有非常扎实的掌握。框架的实现直接反映了这些数学概念如何转化为可执行的计算。
数值计算和精度： 如何在有限的浮点精度下进行高效且稳定的计算，如何处理数值梯度消失/爆炸，如何进行数值稳定性分析等，这些都需要对数值分析有深入理解。
自动微分（Autograd）： 这是现代深度学习框架的核心。你需要理解计算图的构建、前向传播、反向传播的原理，以及如何高效地实现链式法则，甚至探索更高级的自动微分技术（如隐函数定理、变分推断中的微分等）。
编译器原理和优化： 框架需要将高级的计算图转化为可以在不同硬件上高效执行的代码。这涉及到计算图的表示（IR）、图优化（算子融合、内存优化、并行策略）、后端生成（如LLVM、CUDA生成）等，需要对编译原理、图论、并行计算有深刻认识。
对AI模型底层运作机制的透彻洞察：
算子实现与性能调优： 你需要了解各种AI算子（如卷积、矩阵乘法、激活函数）在不同硬件（CPU, GPU, TPU）上的最优实现方式。这涉及到对硬件架构（SIMD指令、内存层次、并行处理单元）的理解，以及如何利用低级库（如BLAS, cuDNN, cuBLAS）进行优化。
并行计算与分布式训练： 如何将模型和数据分布到多个设备或节点上进行训练，如何实现高效的通信（如Allreduce, Parameter Server），如何处理同步和异步的挑战，都需要深入理解分布式系统和并行算法。
内存管理与效率： 大型模型需要大量的内存。框架的设计者需要考虑如何高效地分配、管理和释放内存，如何实现内存复用、梯度检查点等技术来降低显存占用。
框架设计哲学与演进： 你会接触到不同框架的设计理念，例如TensorFlow的静态图与Eager Execution的权衡，PyTorch的灵活性和动态图，JAX的函数式编程和XLA。理解这些设计选择背后的权衡和原因，能让你更深刻地理解AI工具链的演化。
发表高水平学术论文的可能性： 框架本身的创新（如新的自动微分技术、高效的算子融合方法、新的分布式训练范式）往往能直接转化为顶级会议（如NeurIPS, ICML, ICLR, ASPLOS, OSDI等）的论文。

2. 对综合能力的促进：

系统设计与工程能力：
复杂软件系统构建： 开发一个AI框架是一个庞大而复杂的工程项目。你需要具备良好的软件架构设计能力，模块化、可扩展性、可维护性等都是必须考虑的因素。
代码质量与稳定性： 底层框架的bug会影响所有依赖它的上层应用。你需要写出高质量、健壮、经过充分测试的代码。
性能工程： 框架的性能直接决定了AI模型的训练和推理速度。你需要有扎实的性能分析和优化能力，能够利用各种工具（如profilers）找到性能瓶颈并解决问题。
跨平台与兼容性： 框架需要支持多种操作系统、多种硬件和多种编程语言接口，这需要强大的工程化能力和对不同环境的理解。
解决大规模、低层次问题的能力：
抽象与封装： 你需要将复杂的数学计算和硬件交互抽象成易于使用的API，让上层开发者可以专注于模型本身。
调试与问题定位： 当出现bug时，你可能需要深入到底层（如CUDA kernel, 内存分配），进行细致的调试，这需要极强的逻辑推理和问题分析能力。
社区合作与贡献： 大型开源框架需要社区的共同维护。你需要学习如何与全球的开发者协作，理解和回应社区的反馈，贡献代码和文档。
对AI生态的全局视野： 了解了底层框架的设计和限制，你就能更好地理解AI技术栈的全局，从而在更高层面思考AI的发展方向和潜在的改进点。

二、上层 AI 应用的研发：

上层AI应用，例如图像识别APP, 自然语言处理模型（如ChatGPT的应用接口调用、微调）, 推荐系统, 自动驾驶感知模块等，是利用现有的AI框架来解决具体问题的。

1. 对学术水平的促进：

深入理解和应用现有模型：
模型架构的选择与理解： 你需要了解各种主流的模型架构（CNN, RNN, Transformer, Diffusion Models等）的原理、优缺点以及它们适用的场景。
算法调优与超参数优化： 如何有效地选择和调整模型的超参数（学习率、批大小、正则化参数等）以获得最佳性能，需要大量的实验和对优化算法的理解。
数据处理与增强： 如何有效地预处理、增强和清洗数据，以提高模型的泛化能力，这涉及到统计学、机器学习理论和领域知识。
评估指标与方法： 理解各种评估指标（准确率、召回率、F1分数、BLEU、ROUGE等）的含义，并能设计合理的实验来评估模型性能，需要统计学和实验设计知识。
结合领域知识解决实际问题：
跨学科知识的应用： AI应用往往需要结合特定的领域知识（如医学影像分析需要医学知识，金融风控需要金融知识）。在应用开发中，你会学习并应用这些跨学科知识，提升你的领域理解能力。
问题建模与转化： 如何将一个实际问题转化为一个可以用AI解决的数学模型或算法问题，是应用开发中的核心技能，这需要强大的问题分析和抽象能力。
发表学术论文的可能性：
新颖的应用场景和数据集： 发现新的AI应用领域，或者构建新的、有价值的数据集，并在此基础上开发出性能优越的模型，可以直接发表在相关领域的顶级会议或期刊上。
改进现有算法的特定应用： 通过在某个应用场景下对现有算法进行改进或创新，从而取得显著的性能提升，也是重要的研究成果。
研究实际部署中的问题： 例如，如何处理模型的可解释性、公平性、鲁棒性在实际应用中的挑战，可以产生有价值的研究论文。

2. 对综合能力的促进：

解决实际问题的能力：
项目管理与落地： 应用开发往往是一个完整的项目，你需要从需求分析、方案设计、开发实现、测试部署到后期维护的全流程管理能力。
迭代与快速原型开发： 应用开发者需要快速验证想法，快速迭代产品。你需要能够快速上手新的工具和技术，并能高效地实现功能。
用户导向思维： 应用的最终目的是服务用户。你需要理解用户需求，关注用户体验，并根据用户反馈进行调整。
商业与产品思维：
市场需求分析： 了解哪些AI应用有市场潜力，以及如何将技术转化为有商业价值的产品。
产品设计与用户体验： 思考如何设计一个易用、高效、可靠的AI产品。
跨团队协作： 与产品经理、设计师、其他工程师紧密合作，共同完成产品开发。
快速学习与适应能力： AI领域技术更新迭代非常快，上层应用开发者需要不断学习新的模型、工具和技术，并快速适应变化。
沟通与表达能力： 你需要向非技术人员解释复杂的AI概念和产品功能，也需要向技术团队清晰地传达你的想法和需求。

哪个对学术水平和综合能力促进更大？ 总结与权衡：

a) 对学术水平的促进：

框架研发（底层）： 更侧重于基础理论的深化和验证，以及新的算法和计算方法的发明。如果你希望在AI的数学基础、计算效率、分布式系统等方面做出开创性的贡献，那么从事底层框架研发能提供更直接的路径。你直接触碰AI技术的最核心，发现并解决最根本的问题。
应用研发（上层）： 更侧重于现有理论和技术的灵活运用与创新性组合，以及在特定问题上的突破。如果你对解决某个领域的实际问题充满热情，或者善于发现新的应用模式，那么上层应用研发能让你快速接触到前沿技术并将其转化为实际价值。你可能在特定场景下提出新的模型变体或训练策略，这些也属于重要的学术贡献。

结论：

追求对AI核心数学和计算原理的极致理解，并希望做出理论或算法上的突破，底层框架研发可能促进更大。 你有机会直接接触和贡献于AI的“牛顿定律”。
希望将AI技术应用于解决现实世界中的复杂问题，并可能在特定应用领域或通过数据驱动的方式做出贡献，上层应用研发可能促进更大。 你有机会成为AI技术的“工程师”和“创新者”。

b) 对综合能力的促进：

框架研发（底层）： 极大地提升系统设计、工程实现、性能优化、低层次调试和复杂软件生命周期管理的能力。你更像是一个“建筑师”和“核心工程师”，需要构建一个稳定、高效、可扩展的数字基建。
应用研发（上层）： 极大地提升问题建模、算法调优、项目管理、产品落地、用户理解、商业洞察和快速迭代的能力。你更像是一个“解决方案专家”和“产品经理”，需要将技术转化为有市场价值的产品。

结论：

如果你想成为一个顶级的AI系统架构师、编译器专家或高性能计算专家，框架研发会更有效地锻炼这些能力。
如果你想成为一个优秀的AI产品经理、领域专家型AI研究员或技术领导者，应用研发会更全面地锻炼这些能力。

个人特质与偏好：

喜欢钻研原理、数学和底层的抽象逻辑？ 倾向于底层框架。
喜欢解决具体问题、看到立竿见影的效果，并享受将技术转化为产品的过程？ 倾向于上层应用。
是否有扎实的编程功底和系统工程经验？ 这是框架研发的重要基础。
是否有优秀的跨领域学习能力和沟通能力？ 这是应用研发的重要优势。

进阶思考：

事实上，这两者并非完全割裂，而是可以相互促进的。

在应用中遇到瓶颈，可能会促使你反思底层框架的设计和实现，从而产生改进框架的想法。 很多框架的创新都源于实际应用中的痛点。例如，分布式训练的复杂性催生了更高级的分布式训练库和框架。
对底层框架的深刻理解，能让你在上层应用开发时做出更明智的技术选型和优化决策，甚至能自己动手实现某些关键模块。

最终建议：

1. 了解自己的兴趣和长处： 你对抽象的理论更感兴趣，还是对解决实际问题更来劲？你更享受在代码的低层细节里深耕，还是更喜欢在高层设计和协调？
2. 评估你当前的基础： 如果你的数学、算法和系统工程基础较弱，直接切入底层框架可能会比较困难，先从应用入手，逐步积累基础，再转向底层也不迟。
3. 职业发展目标： 你希望未来成为一名纯粹的算法研究员、系统工程师，还是技术型产品经理或创业者？不同的目标会引导你选择不同的路径。

总而言之，两者都能极大地促进你的学术水平和综合能力，但促进的侧重点不同。 如果要选一个“促进更大”的，这很大程度上取决于你对“更大”的定义以及你的个人发展方向。很多人会在职业生涯中经历从上层应用到底层框架，或者在两者之间切换，以获得更全面的成长。

网友意见

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作为一个深度学习转系统的人，我最近也在反思一个问题：深度学习系统（Deep Learning System）的核心到底是深度学习还是系统？


先放结论：无论你想做深度学习还是深度学习系统，都需要同时了解两方面的知识，根据自己的方向可以有所侧重，但一定不能对一方面完全不懂，否则是很难做出在实践中有用的成果的。

首先我们来看一下目前流行框架的开发团队和他们开发框架的驱动力：

Caffe：贾扬清和伯克利视觉实验室的小伙伴们开发。开始主要是自己用，属于需求驱动。

Torch：Yann LeCun的学生。需求驱动。

Theano：Yoshua Benjio的学生。用于自己科研，但是也发了系统的paper，属于需求＋科研驱动。

Tensorflow：Jeff Dean带领的Google员工，主要是系统出身。源于Google在AI领域的布局需求，资本驱动。

Neon：nervana员工，作为创业公司的产品。资本驱动。

MXNet：DMLC（主要是华人机器学习和分布式系统学生）的小伙伴。主要是Minerva，Purine，和cxxnet的开发团队合在一起，一半搞机器学习的，一半搞系统的。需求＋兴趣驱动。

剩下还有很多搞系统的人出于兴趣或者科研目的开发的框架，但大多没有流行起来，就不再赘述了。

可以看出，除了Google强推的Tensorflow，大多都是从自用和兴趣开始的。而Tensorflow的开发经费比其他所有框架的经费加起来还要多出几十倍，但是一年下来并没能一统江湖。可见需求驱动的力量，所谓“需要是发明之母”。

为什么主流深度学习框架多数出自“懂一点系统的搞深度学习的人”之手，而不是“懂一点深度学习的搞系统的人”呢？我认为主要是因为深度学习系统和传统系统（比如操作系统，数据库）有一个本质区别：深度学习算法各部分的耦合非常紧密，牵一发而动全身。

搞系统的人的思路是，我做一个系统，定义好接口，保证接口正确，用户用就可以了，不需要了解实现细节。毕竟你用操作系统并不需要了解文件系统格式，用数据库并不需要了解一致性是怎么实现的。

但是这套思维用在深度学习系统上却不合适。其一，一个数据矩阵流过整个系统，每一步的细节都可能对一百步以后的结果造成影响。而对于中间结果，你无法严格定义什么是正确的，一个好的算法不是N个好的部分的简单叠加。Hinton就说过，Dropout看起来像个Bug，但是它提高了精度，所以是个“好bug”。其二，因为深度学习算法复杂，需要控制的因素多，一个固定接口很难满足所有用户的需要。还不如把系统写的简单灵活一点，让用户根据需要可以很方便的自己修改。

反过来对搞深度学习的人来说，如果你不了解系统内部细节，当你的算法效果好的时候，你并不知道到底是哪些因素导致了效果好。可能换了一个框架，效果就不好了，而原因是你根本不知道的某个实现细节。当效果不好时，你也不知道如何改进。另一方面来说，当你需要实现一个新的算法的时候，经常会发现框架现有的接口不能解决你的问题，这时候就需要对系统内部的了解才能修改系统已实现自己的目的。

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