在科研过程中，把相关论文都仔细研究了很多遍，还是没有具体思路怎么办？
在科研的海洋里，我们常常会像个虔诚的探险家，一遍又一遍地翻阅古老的航海图——那些已发表的相关论文。我们试图从中 decipher 出隐藏的宝藏，找到引领我们前行的灯塔。但有时，即使耗尽心力，那些纸张上的字句依然晦涩，脑海中的思路依旧混沌。
这种困境，并不意味着你的努力白费，更不意味着你能力的匮乏。相反，它恰恰说明你已经进入了科研中最具挑战性，也最有潜力的阶段——从“理解”到“创造”的蜕变。
首先，别让“没有思路”成为压垮你的巨石。
把它看作是黎明前的黑暗，是种子在泥土中积蓄力量的过程。很多伟大的发现，都孕育于对现有知识的深刻反思和质疑。你之所以找不到“具体思路”，很可能是因为你正在过度地期望从前人的研究中直接“复制”出一个崭新的研究课题。而真正的创新，往往不是凭空出现的，而是建立在对已有知识的“解构”和“重组”之上。
深度研究后仍无思路？我们可以这样一步步拆解：
1. 回到原点，重新审视“为何”和“何为”：
“为何”进行这项研究？ 你的研究领域，最核心、最根本的问题是什么？是解释一个现象？解决一个矛盾？还是填补一个空白？当你觉得研究很多论文仍然没有思路时，不妨问问自己，你最初被这个领域吸引的初心是什么？是好奇心？是想解决一个实际问题？把这份初心放大，也许能找到更宏观的切入点。
“何为”这些论文的研究？ 抛开细节，用自己的语言概括每一篇论文最核心的贡献。它们各自回答了什么问题？采用了什么方法？得出了什么结论？再把这些“核心贡献”进行横向对比，它们之间是线性发展的，还是并列存在的？有没有相互印证，或者相互矛盾的地方？
2. “解构”论文，寻找“缝隙”：
关注“局限性”和“未来工作”： 几乎所有的论文都会在结论部分提及研究的局限性以及对未来研究的展望。这恰恰是寻找灵感的“富矿”。作者们自己都意识到了不足，那么这些不足之处，是不是就是你可以深入的地方？他们的“未来工作”建议，是不是可以成为你的“当下课题”？
挖掘“未被充分讨论”的方面： 论文的篇幅有限，作者往往只能聚焦于最核心的研究内容。是否有某些方法、某些数据、某些理论，在论文中被提及，但没有被深入挖掘？例如，一篇研究A现象的论文，可能提到了B方法，但只是作为辅助，而B方法本身可能就足以发展出一系列新的研究。
质疑“默认假设”： 每一项科学研究都建立在一系列“默认假设”之上。这些假设在当时的背景下可能是合理且必要的，但随着科学的进步，这些假设是否仍然成立？或者，是否存在其他理论可以解释同一现象，而无需这些假设？挑战这些“理所当然”的东西，往往能带来意想不到的突破。
3. “横向拓展”与“纵向深入”：
横向：跨学科的“碰撞”： 你研究的领域，是否可以借鉴其他学科的理论、方法或视角？例如，心理学的问题，是否可以用神经科学的工具来研究？生物学的问题，是否可以用计算机科学的算法来模拟？当你感到在单一领域内“山穷水尽”时，不妨跳出去，看看其他学科的“风景”。
纵向：深入到“基本原理”： 回到你研究的最基础、最底层的科学原理。你研究的现象，是由哪些基本定律或机制决定的？能否从这些基本原理出发，重新审视你研究的整个过程和结果？有时候，最复杂的难题，答案就藏在最简单的物理或化学定律里。
4. “联想”与“组合”：
“点”与“点”的连接： 读过的每一篇论文，甚至论文中的某一个观点、某一个实验结果，都可以看作是一个“点”。尝试用你的思维，将这些看似无关的点连接起来。例如，论文A提出了一个模型，论文B发现了一个现象，而论文C讨论了一种方法。这三者之间是否存在某种隐藏的联系，可以通过新的实验或分析来验证？
“类比”的思维： 你的研究领域，是否能与另一个领域的成功经验进行类比？例如，在某个领域，某一种问题解决的策略非常有效，能否将这种策略“移植”到你的研究领域，来解决类似的问题？
5. “动手”与“反思”：
尝试“复现”或“微调”： 选择一到两篇你认为最核心的论文，尝试去理解它们的实验设计和数据分析方法。能否自己动手去复现他们的部分实验？或者，在他们的基础上，做一个微小的改动，看看结果是否会有不同？这种“动手”的过程，远比单纯阅读更能让你发现问题和获得启发。
“讲”出来，或者“画”出来： 尝试把你的理解，用最通俗易懂的语言讲给你的导师、同学，甚至是你自己。在讲述的过程中，你可能会发现自己思维的盲点。也可以尝试用思维导图、流程图等方式，将论文的核心内容和它们之间的关系可视化，这有助于你梳理和发现潜在的联系。
记住，没有思路，不代表没有希望。
它更像是一个“质变”的临界点。当你感到迷茫时，不妨放慢节奏，回归初心，用一种新的视角去审视你已有的知识。多去“玩弄”这些信息，而不是被它们“控制”。
不要害怕犯错，不要害怕提出“幼稚”的问题。科研的魅力，就在于探索未知，而探索的道路，从来都不是笔直平坦的。
祝你在这个过程中，找到属于自己的那盏“明灯”。
这种困境，并不意味着你的努力白费，更不意味着你能力的匮乏。相反，它恰恰说明你已经进入了科研中最具挑战性，也最有潜力的阶段——从“理解”到“创造”的蜕变。
首先，别让“没有思路”成为压垮你的巨石。
把它看作是黎明前的黑暗，是种子在泥土中积蓄力量的过程。很多伟大的发现，都孕育于对现有知识的深刻反思和质疑。你之所以找不到“具体思路”，很可能是因为你正在过度地期望从前人的研究中直接“复制”出一个崭新的研究课题。而真正的创新，往往不是凭空出现的，而是建立在对已有知识的“解构”和“重组”之上。
深度研究后仍无思路？我们可以这样一步步拆解：
1. 回到原点，重新审视“为何”和“何为”：
“为何”进行这项研究？ 你的研究领域，最核心、最根本的问题是什么？是解释一个现象？解决一个矛盾？还是填补一个空白？当你觉得研究很多论文仍然没有思路时，不妨问问自己，你最初被这个领域吸引的初心是什么？是好奇心？是想解决一个实际问题？把这份初心放大，也许能找到更宏观的切入点。
“何为”这些论文的研究？ 抛开细节，用自己的语言概括每一篇论文最核心的贡献。它们各自回答了什么问题？采用了什么方法？得出了什么结论？再把这些“核心贡献”进行横向对比，它们之间是线性发展的，还是并列存在的？有没有相互印证，或者相互矛盾的地方？
2. “解构”论文，寻找“缝隙”：
关注“局限性”和“未来工作”： 几乎所有的论文都会在结论部分提及研究的局限性以及对未来研究的展望。这恰恰是寻找灵感的“富矿”。作者们自己都意识到了不足，那么这些不足之处，是不是就是你可以深入的地方？他们的“未来工作”建议，是不是可以成为你的“当下课题”？
挖掘“未被充分讨论”的方面： 论文的篇幅有限，作者往往只能聚焦于最核心的研究内容。是否有某些方法、某些数据、某些理论，在论文中被提及，但没有被深入挖掘？例如，一篇研究A现象的论文，可能提到了B方法，但只是作为辅助，而B方法本身可能就足以发展出一系列新的研究。
质疑“默认假设”： 每一项科学研究都建立在一系列“默认假设”之上。这些假设在当时的背景下可能是合理且必要的，但随着科学的进步，这些假设是否仍然成立？或者，是否存在其他理论可以解释同一现象，而无需这些假设？挑战这些“理所当然”的东西，往往能带来意想不到的突破。
3. “横向拓展”与“纵向深入”：
横向：跨学科的“碰撞”： 你研究的领域，是否可以借鉴其他学科的理论、方法或视角？例如，心理学的问题，是否可以用神经科学的工具来研究？生物学的问题，是否可以用计算机科学的算法来模拟？当你感到在单一领域内“山穷水尽”时，不妨跳出去，看看其他学科的“风景”。
纵向：深入到“基本原理”： 回到你研究的最基础、最底层的科学原理。你研究的现象，是由哪些基本定律或机制决定的？能否从这些基本原理出发，重新审视你研究的整个过程和结果？有时候，最复杂的难题，答案就藏在最简单的物理或化学定律里。
4. “联想”与“组合”：
“点”与“点”的连接： 读过的每一篇论文，甚至论文中的某一个观点、某一个实验结果，都可以看作是一个“点”。尝试用你的思维，将这些看似无关的点连接起来。例如，论文A提出了一个模型，论文B发现了一个现象，而论文C讨论了一种方法。这三者之间是否存在某种隐藏的联系，可以通过新的实验或分析来验证？
“类比”的思维： 你的研究领域，是否能与另一个领域的成功经验进行类比？例如，在某个领域，某一种问题解决的策略非常有效，能否将这种策略“移植”到你的研究领域，来解决类似的问题？
5. “动手”与“反思”：
尝试“复现”或“微调”： 选择一到两篇你认为最核心的论文，尝试去理解它们的实验设计和数据分析方法。能否自己动手去复现他们的部分实验？或者，在他们的基础上，做一个微小的改动，看看结果是否会有不同？这种“动手”的过程，远比单纯阅读更能让你发现问题和获得启发。
“讲”出来，或者“画”出来： 尝试把你的理解，用最通俗易懂的语言讲给你的导师、同学，甚至是你自己。在讲述的过程中，你可能会发现自己思维的盲点。也可以尝试用思维导图、流程图等方式，将论文的核心内容和它们之间的关系可视化，这有助于你梳理和发现潜在的联系。
记住，没有思路，不代表没有希望。
它更像是一个“质变”的临界点。当你感到迷茫时，不妨放慢节奏，回归初心，用一种新的视角去审视你已有的知识。多去“玩弄”这些信息，而不是被它们“控制”。
不要害怕犯错，不要害怕提出“幼稚”的问题。科研的魅力，就在于探索未知，而探索的道路，从来都不是笔直平坦的。
祝你在这个过程中，找到属于自己的那盏“明灯”。
网友意见
我现在的感觉就是，绝大多数做课题当中遇到的问题，基本上都可以用杨绛先生那句『你的主要问题在于读书不多而想的太多』来概括。
就像题主说的『光是看懂论文和相关庞大的代码就死了很多细胞』，这些细节的东西重要吗？当然重要，不搞懂这些就根本不可能读懂paper。但是作者的idea，他的想法，思维过程，会体现在这里面吗？基本上不太可能吧。
像这样被细节淹没，不知所措的情况下，有如身处丛林深处，怎么可能还有那个余裕去在整体上观察思考整个的脉络和思路呢？就比如看一个数学定理的证明，连x^2的导数是2x这种事情都要计算半天，怎么可能去理解整个的证明过程？
所以，基本上只有足够熟悉相关的内容，对于那些技术细节能够做到不假思索的很快反应上来的时候，才有可能谈到理解作者的想法和idea。
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