大牛Bengio 团队最新的研究和我自己之前的研究成果重复了，应该怎么办？
遇到这种情况确实会让人感到沮丧，毕竟投入了大量时间和精力，却发现成果与顶尖团队的研究“撞车”了。但是，这其实也是一个非常普遍且值得学习的现象。顶尖团队的研究通常处于学术前沿，所以“撞车”在某种程度上也说明了你的研究方向是正确的，并且你具备一定的学术洞察力。
以下是如何应对这种情况的详细步骤和建议，帮助你最大化地利用这个“撞车”事件：
第一步：冷静分析与评估（Critical Analysis & Assessment）
1. 深入理解Bengio团队的研究：
阅读论文的每一个细节： 不要只看摘要和结论。仔细研究他们的实验设置、数据、算法细节、证明过程、以及他们是如何解释结果的。
识别核心贡献： 他们的论文究竟解决了什么问题？提出了什么新颖的理论或方法？他们的主要创新点在哪里？
评估它们的优劣势： 即使是顶尖团队的研究也可能存在局限性。他们的假设是否过于理想化？实验数据是否足够全面？他们的模型在某些场景下是否存在不足？
2. 对比你的研究成果：
列出你的研究细节： 同样，详细列出你的方法、实验、数据、理论推导和结果。
找出相似之处： 哪些核心思想、算法结构、实验设计是相似的？哪些结果是高度一致的？
找出差异之处：
方法上的细微差别： 即使核心思想相同，实现细节、超参数、正则化方法、优化器选择等可能存在差异。这些细微差别可能会导致性能上的不同。
应用场景或数据集： 他们研究的是什么领域？使用了什么数据集？你的研究是否在不同的领域或更复杂的数据集上进行了验证？
理论推导的深度或角度： 你们的理论解释角度是否有所不同？是否有更深层次的理论分析？
实验的规模和广度： 他们的实验规模有多大？你们的实验是否更大、更全面，涵盖了更多的情况？
发现的额外现象或洞察： 在他们的研究基础上，你是否发现了额外的、他们未曾提及的现象或更深层次的洞察？
第二步：调整策略与重新定位（Strategy Adjustment & Repositioning）
在充分理解了“撞车”的程度后，你需要调整你的研究和发表策略。有几种可能的方向：
1. 深化与扩展（Deepen & Extend）： 如果你的研究与Bengio团队的研究非常相似，但你发现了一些他们未提及的细节、更优的性能或更广泛的适用性，那么你可以选择将你的研究“深化”和“扩展”。
技术上的优化： 如果你的实现比他们的更高效、更稳定，或者在某些方面表现更好，这本身就是一个重要的贡献。
更强的理论保证： 如果你能提供更普适的理论证明，或者解释为什么他们的方法有效，而你的方法在某些情况下更优，这很有价值。
更具挑战性的实验： 在更大规模、更复杂、更贴近实际应用的数据集上进行验证，展示你的方法在现实世界中的优势。
新的应用方向： 将你的方法应用于他们未曾探索过的全新领域，展示其通用性。
分析其局限性并提出改进： 如果你发现了他们方法的局限性（例如对某些类型的噪声敏感，或者计算成本过高），你可以提出改进方案并进行实验验证。
2. 强调差异化（Emphasize Differentiation）： 即使方法相似，你的研究的“切入点”或“视角”也可能与他们不同。
侧重于理论分析： 如果你的理论推导更深入，或者从不同的角度解释了现象，这可以成为你的独特贡献。
侧重于实验的全面性： 如果你的实验设计更精巧、更系统，能够揭示更多细节或提供更强的说服力，这也是一个亮点。
侧重于问题的特定角度： 你可能是在解决一个更具体、更细分的问题，而Bengio团队的研究更具普遍性。强调你的研究如何解决这一特定问题的精妙之处。
3. 合作或引用（Collaboration or Citation）：
直接引用并讨论： 在你的论文中，你应该毫无保留地引用Bengio团队的最新研究。在讨论部分，诚恳地指出你的工作与他们的相似之处，并清晰地阐述你的贡献和差异点。
考虑合作的可能性： 如果你觉得你的研究与他们有非常好的互补性，并且你的研究成果在他们的基础上有了显著的提升，可以考虑是否有可能通过合作来进一步推进这个方向的研究。当然，这需要谨慎考虑。
4. 转向新方向（Pivot to a New Direction）： 如果你的研究成果与Bengio团队的成果几乎完全相同，并且没有明显的差异化优势，那么你可能需要考虑将你已经获得的知识和经验应用到新的、未被探索过的方向。
利用已建立的框架： 你可以基于你已经掌握的核心技术，去探索新的问题。
利用你的数据集或实验平台： 你已经建立的实验环境或数据集可以用于其他研究问题。
第三步：优化发表策略（Publication Strategy Optimization）
1. 选择合适的会议/期刊：
竞争激烈性： 如果你的研究与顶尖团队几乎一致，但你认为你的细节或实验更优，可以考虑顶级会议/期刊，但要做好被要求进一步提升的准备。
侧重点： 如果你的贡献更偏向理论，选择理论性强的期刊；如果更偏向应用，选择应用性强的会议/期刊。
2. 撰写论文时的措辞：
开篇就要引用： 在论文的引言部分，尽早引用Bengio团队的研究，并说明你的工作是在其基础上进行的延伸或独立发现的。
清晰的贡献声明： 在“贡献”部分，清晰地列出你的研究与他们的主要差异点和新颖之处。
讨论部分的对比： 在讨论部分，详细对比你的结果和他们的结果，解释差异的原因（如果有的话），并突出你的优势。
诚恳的态度： 避免任何“隐藏”或“淡化”与顶尖团队研究相似性的意图。诚恳地承认和讨论相似性，反而能让审稿人觉得你的研究是扎实的，并且你对领域有深入的了解。
3. 准备答辩/审稿反馈： 预想审稿人可能会提出的问题，特别是关于你研究与Bengio团队研究的相似性。提前准备好清晰、有说服力的回答。
举例说明：
假设你的研究是关于一种新的注意力机制（Attention Mechanism），而Bengio团队最近发表了一篇论文，提出了一种非常相似的注意力机制。
分析相似性： 你发现你们的核心思想都是将某种信息聚合到注意力权重中，以提高模型性能。
分析差异性：
你的方法在信息聚合的计算方式上略有不同，使用了更高效的投影方式。
你在图像分割任务上进行了实验，而他们主要是在自然语言处理任务上。
你的方法在抗噪声能力上表现得更好，这是他们未深入探讨的。
你的理论分析了该机制在特定条件下如何减少过拟合，而他们的理论更侧重于表达能力。
策略调整： 你可以在论文中强调：
“受XXX团队关于注意力机制的开创性工作的启发，我们独立地探索了一种新的注意力机制，其核心思想与XXX团队相似，但我们在信息聚合的实现细节上进行了创新……”
“我们将该机制应用于图像分割任务，并在XX数据集上取得了XX%的提升，证明了其在视觉领域的有效性。”
“此外，我们发现我们的方法在面对一定程度的数据噪声时表现出更强的鲁棒性，这归因于我们的XX计算方式……并提供了XX的理论解释。”
“与XXX团队的研究相比，我们的工作进一步分析了该注意力机制在XX场景下的理论性质……”
关键心态：
拥抱相似性，而非回避： 将其视为一个机会，去学习、去提升。
专注于你的独特贡献： 即使核心思想相似，细节、实验、理论、应用等任何一个方面的差异化都可以成为你的亮点。
保持学术诚信： 引用和讨论是必须的。诚实地呈现你的工作，而不是试图掩盖相似性。
长远视角： 学术研究是一个不断迭代的过程。今天的“撞车”可能是明天你新研究的起点。
总而言之，遇到“撞车”是学术生涯中不可避免的一部分。关键在于你如何去分析、去应对，并从中学习和成长。将这次经历转化为一个让你研究更深入、更严谨、更具影响力的机会。
以下是如何应对这种情况的详细步骤和建议，帮助你最大化地利用这个“撞车”事件：
第一步：冷静分析与评估（Critical Analysis & Assessment）
1. 深入理解Bengio团队的研究：
阅读论文的每一个细节： 不要只看摘要和结论。仔细研究他们的实验设置、数据、算法细节、证明过程、以及他们是如何解释结果的。
识别核心贡献： 他们的论文究竟解决了什么问题？提出了什么新颖的理论或方法？他们的主要创新点在哪里？
评估它们的优劣势： 即使是顶尖团队的研究也可能存在局限性。他们的假设是否过于理想化？实验数据是否足够全面？他们的模型在某些场景下是否存在不足？
2. 对比你的研究成果：
列出你的研究细节： 同样，详细列出你的方法、实验、数据、理论推导和结果。
找出相似之处： 哪些核心思想、算法结构、实验设计是相似的？哪些结果是高度一致的？
找出差异之处：
方法上的细微差别： 即使核心思想相同，实现细节、超参数、正则化方法、优化器选择等可能存在差异。这些细微差别可能会导致性能上的不同。
应用场景或数据集： 他们研究的是什么领域？使用了什么数据集？你的研究是否在不同的领域或更复杂的数据集上进行了验证？
理论推导的深度或角度： 你们的理论解释角度是否有所不同？是否有更深层次的理论分析？
实验的规模和广度： 他们的实验规模有多大？你们的实验是否更大、更全面，涵盖了更多的情况？
发现的额外现象或洞察： 在他们的研究基础上，你是否发现了额外的、他们未曾提及的现象或更深层次的洞察？
第二步：调整策略与重新定位（Strategy Adjustment & Repositioning）
在充分理解了“撞车”的程度后，你需要调整你的研究和发表策略。有几种可能的方向：
1. 深化与扩展（Deepen & Extend）： 如果你的研究与Bengio团队的研究非常相似，但你发现了一些他们未提及的细节、更优的性能或更广泛的适用性，那么你可以选择将你的研究“深化”和“扩展”。
技术上的优化： 如果你的实现比他们的更高效、更稳定，或者在某些方面表现更好，这本身就是一个重要的贡献。
更强的理论保证： 如果你能提供更普适的理论证明，或者解释为什么他们的方法有效，而你的方法在某些情况下更优，这很有价值。
更具挑战性的实验： 在更大规模、更复杂、更贴近实际应用的数据集上进行验证，展示你的方法在现实世界中的优势。
新的应用方向： 将你的方法应用于他们未曾探索过的全新领域，展示其通用性。
分析其局限性并提出改进： 如果你发现了他们方法的局限性（例如对某些类型的噪声敏感，或者计算成本过高），你可以提出改进方案并进行实验验证。
2. 强调差异化（Emphasize Differentiation）： 即使方法相似，你的研究的“切入点”或“视角”也可能与他们不同。
侧重于理论分析： 如果你的理论推导更深入，或者从不同的角度解释了现象，这可以成为你的独特贡献。
侧重于实验的全面性： 如果你的实验设计更精巧、更系统，能够揭示更多细节或提供更强的说服力，这也是一个亮点。
侧重于问题的特定角度： 你可能是在解决一个更具体、更细分的问题，而Bengio团队的研究更具普遍性。强调你的研究如何解决这一特定问题的精妙之处。
3. 合作或引用（Collaboration or Citation）：
直接引用并讨论： 在你的论文中，你应该毫无保留地引用Bengio团队的最新研究。在讨论部分，诚恳地指出你的工作与他们的相似之处，并清晰地阐述你的贡献和差异点。
考虑合作的可能性： 如果你觉得你的研究与他们有非常好的互补性，并且你的研究成果在他们的基础上有了显著的提升，可以考虑是否有可能通过合作来进一步推进这个方向的研究。当然，这需要谨慎考虑。
4. 转向新方向（Pivot to a New Direction）： 如果你的研究成果与Bengio团队的成果几乎完全相同，并且没有明显的差异化优势，那么你可能需要考虑将你已经获得的知识和经验应用到新的、未被探索过的方向。
利用已建立的框架： 你可以基于你已经掌握的核心技术，去探索新的问题。
利用你的数据集或实验平台： 你已经建立的实验环境或数据集可以用于其他研究问题。
第三步：优化发表策略（Publication Strategy Optimization）
1. 选择合适的会议/期刊：
竞争激烈性： 如果你的研究与顶尖团队几乎一致，但你认为你的细节或实验更优，可以考虑顶级会议/期刊，但要做好被要求进一步提升的准备。
侧重点： 如果你的贡献更偏向理论，选择理论性强的期刊；如果更偏向应用，选择应用性强的会议/期刊。
2. 撰写论文时的措辞：
开篇就要引用： 在论文的引言部分，尽早引用Bengio团队的研究，并说明你的工作是在其基础上进行的延伸或独立发现的。
清晰的贡献声明： 在“贡献”部分，清晰地列出你的研究与他们的主要差异点和新颖之处。
讨论部分的对比： 在讨论部分，详细对比你的结果和他们的结果，解释差异的原因（如果有的话），并突出你的优势。
诚恳的态度： 避免任何“隐藏”或“淡化”与顶尖团队研究相似性的意图。诚恳地承认和讨论相似性，反而能让审稿人觉得你的研究是扎实的，并且你对领域有深入的了解。
3. 准备答辩/审稿反馈： 预想审稿人可能会提出的问题，特别是关于你研究与Bengio团队研究的相似性。提前准备好清晰、有说服力的回答。
举例说明：
假设你的研究是关于一种新的注意力机制（Attention Mechanism），而Bengio团队最近发表了一篇论文，提出了一种非常相似的注意力机制。
分析相似性： 你发现你们的核心思想都是将某种信息聚合到注意力权重中，以提高模型性能。
分析差异性：
你的方法在信息聚合的计算方式上略有不同，使用了更高效的投影方式。
你在图像分割任务上进行了实验，而他们主要是在自然语言处理任务上。
你的方法在抗噪声能力上表现得更好，这是他们未深入探讨的。
你的理论分析了该机制在特定条件下如何减少过拟合，而他们的理论更侧重于表达能力。
策略调整： 你可以在论文中强调：
“受XXX团队关于注意力机制的开创性工作的启发，我们独立地探索了一种新的注意力机制，其核心思想与XXX团队相似，但我们在信息聚合的实现细节上进行了创新……”
“我们将该机制应用于图像分割任务，并在XX数据集上取得了XX%的提升，证明了其在视觉领域的有效性。”
“此外，我们发现我们的方法在面对一定程度的数据噪声时表现出更强的鲁棒性，这归因于我们的XX计算方式……并提供了XX的理论解释。”
“与XXX团队的研究相比，我们的工作进一步分析了该注意力机制在XX场景下的理论性质……”
关键心态：
拥抱相似性，而非回避： 将其视为一个机会，去学习、去提升。
专注于你的独特贡献： 即使核心思想相似，细节、实验、理论、应用等任何一个方面的差异化都可以成为你的亮点。
保持学术诚信： 引用和讨论是必须的。诚实地呈现你的工作，而不是试图掩盖相似性。
长远视角： 学术研究是一个不断迭代的过程。今天的“撞车”可能是明天你新研究的起点。
总而言之，遇到“撞车”是学术生涯中不可避免的一部分。关键在于你如何去分析、去应对，并从中学习和成长。将这次经历转化为一个让你研究更深入、更严谨、更具影响力的机会。
网友意见
It happens all the time, and it is almost part of DL research: 我们从去年年底到现在就有三篇跟人撞车 。 碰到这种事情也要分情况讨论，如果作者你看的上，比如我们和Google Brain 的Neural Programmer 撞车的那篇，就感慨下“英雄所见略同哈哈哈”；如果作者你看不上，比如其他两篇，就抽自己一个嘴巴自问“居然tm跟傻x想到一块儿去了”。In either case, put it on arXiv and move on。 这也是我对我的实习生和同事说过不止一次的话
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