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我在斯坦福做科研的碎碎念
⽂ | Jazon
编 | ⼩轶
⼤家好，我是 Jazon。作为 AI 科研⼯作者，我们的⽬光不该只聚焦在开发新技术、刷榜打
SoTA 上。学界如职场，还有很多技术之外的软实⼒需要培养。这篇⽂章⾥，我想以我个⼈的
经历作为切⼊点，聊⼀聊与此有关的两个话题：
实验室⽂化；
团队合作下的代码质量。
背景介绍
在我之前的⽂章⾥提到，笔者现在在 Stanford 攻读计算机硕⼠项⽬；和中国的研究⽣不同，
美国很多 CS 硕⼠项⽬（包括我们项⽬）中，做科研不是毕业的必须要求，也不需要有固定的
导师。⼀个学期⾥，可以在 lab 打⼯，也可以纯上课；如果在 lab 待得不喜欢，或者项⽬做
完了，下学期可以选择换导师。
作为硕⼠⽣，寻找科研机会有很多途径，⽐如直接联系⽼师或PhD，或者有的lab有专⻔的申
请表格。另外，有些 project 的招⼈⼴告，会在系⾥以邮件的形式⼴播给所有同学。
2020年 11 ⽉，我便通过这样⼀则招⼈⼴告，经过⾯试、测验，申进了 Stanford 商学院的
Social Impact Lab，之后直到研⼀结束（2021年 6 ⽉），我在这⾥作为 RA（ research
assistant），做⼀个推荐系统⽅⾯的科研项⽬。Lab 的导师 Susan Athey 是经济学出身，美
国科学院院⼠，24岁就博⼠毕业，维基百科上她的词条有13种语⾔，⾮常厉害。
关于我这次科研项⽬的技术细节，有兴趣的朋友可以访问我的个⼈⽹站查看（请参⻅⽂末“阅
读原⽂”的链接）；本⽂主要是想吐槽⼀下技术以外的⽅⾯。
周报制度
刚⼊ lab，第⼀件让我头疼的事是lab的周报制度。在这⾥，我每周必须上报⼀个 Progress
Report，⾥⾯主要分为⼏个模块：
1. ⽬标；
2. 职业发展：
3. 本周总结；
4. 下周计划。
其中，“⽬标”模块需要列出所有进⾏的 project，它们对应的 deadline，以及现在完成的进
度。
“本周总结”要列出本周在每项⼯作上花了⼏个⼩时。
⽽“下周计划”要列出计划的任务，以及各⾃预计需要的⼩时数；每项 task 不能超过4⼩时，否
则需要将其拆分成更⼩的 tasks。
刚⼊ lab 时，我对⼿头的任务还⼀头雾⽔，要我列出这么详细的计划，这让我很头疼。随着时
间的流逝，我对项⽬渐渐熟悉，但写周报仍然是件很⼼累的事。
在我看来，科研和其他⼯作不同，探索的⽅向有很⼤不确定性，需要⾃由的思考空间来获取灵
感。拿我的项⽬来说，我们有个⼤体的⽬标：提升某个平台上推荐系统的表现，细分下来有
“⽤怎样的评分标准”、“冷启动怎么解决”等问题。但是更加细分的课题，不少都是在实验、阅
读过程中⾃然出现的，⽆法提前预知。
另外，尝试量化每项任务的耗时，我觉得也不合理。写代码的⼯作本来就很难预测⽤时，更何
况在科研的情境下，失败是家常便饭，经常会试了各种⽅法发现⾏不通后放弃，完成任务需要
的时间就更不可控制。
每次的周报，我都得花⼤概1⼩时完成；如果没有按照规定的格式写，就会被 lab 的 HR 发邮
件要求改正。半年下来我⼀共被四五次“建议修改”，都是些我觉得并没有必要的格式性问题，
我也只是象征性地改⼀改应付⼀下，⽐如加⼀些实际上意义不⼤的“任务 deadline”。
▲Stanford GSB
我们 lab 的领域之⼀是经济管理，理应深得领导⼒之道，但 lab ⾥这种“时间管理导向”的⽂
化，让不喜欢刻意管理时间的我，很难适应。有⼀次我甚⾄吐槽，写这种周报是“⾎汗⼯⼚”⾏
为……
其实这个周报制度，是有不少好处的，有助于⾃⼰梳理⼯作进度、总结⼯作效率。另外周报⾥
第2部分“职业发展”，要求列出近期的职业⽬标（计划去哪实习，或者何时开始求职），⿎励
⼤家思考当下的⼯作对⾃⼰短期、⻓期职业规划是否有利，也很有意义。
只是我个⼈对周报的感受，更多还是负⾯的。这也反映了在某种程度上，我和 lab 的⽂化不太
搭吧……
代码质量
在不少互联⽹公司，都有对代码质量严格把关的机制。⽐如变量命名要遵循⼀定的标准，每个
⽅法超过⼏⼗⾏要拆开；再⽐如有完善的 version control 系统，⼀段代码需要跑通测试、经
过多⼈审核通过，才能部署使⽤。
但在很多实验室，⼤家写码普遍⽐较随性（如果你看过或⽤过 AI ⽅⾯论⽂对应的 GitHub 代
码库，可能对此会有同感）。如果是⾃⼰⼀时⽤，那没有问题；⼀旦是需要反复跑的，或者是
需要别⼈合作的代码，随意写码的习惯就会带来问题。
4⽉的时候，我的 mentor 要求我在他写好的 pipeline ⾥加⼏个模块，跑⼀系列新实验。然
⽽，在这个代码框架下，我连加⼀个 baseline 都⾮常困难。⼤致来说：
各个⽅法之间的关系错综复杂，如果出了问题很难 debug；
⼀个⽅法的输⼊，有时应是 pandas DataFrame，有时应是 PyTorch tensor，如果是
DataFrame，可能还需要含有特定名字的 column。这些都没有任何⽂档或者注释说明，
加上由于是 python 写的，⽆法直接知道每个变量是什么样的数据结构；
⼀部分变量名写得不清楚，甚⾄可能有误导性，⽐如有个叫 “input_file” 的变量，实际代
表的是 output ⽂件。
我和mentor反映了这套代码使⽤起来⽐较困难，他却好像不理解我的处境，觉得改这套代码是
很简单的事。
推荐系统⼩组⾥只有我们2个搞技术的，我⾃⼰说不动他，也找不到其他⼈可以帮忙；在产出
实验数据的压⼒下，我只能违反他的意愿，⾃⼰从头写了⼀套跑实验的 pipeline，从处理数
据，到搭建模型，再到 train 和 test，最后可视化结果。
这样的好处是，我对代码的逻辑有完全的掌控，⼀来出了 bug 更容易 debug，⼆来如果要修
改代码实现新功能，也能更快上⼿，灵活了很多。
当然，写⾃⼰的⻛险就是：我的代码相⽐原来别⼈写过的，可能有我注意不到的问题，或者代
码的⾏为会有细微的、难以预测的差异，解决不好的话⼀样会卡进度。
果然，我的代码也出了问题。我犯了个低级错误，把 test set 当成 validation set ⽤；但这
还是件⼩事，要命的是，我的 mentor 说，相⽐他花了很久搭好的 pipeline，我的跑实验代码
“正确性尚未验证”，他就⽆法完全信服我跑出来的数据。这⼀点，后来直到我离职都没完全解
决。
归根结底，软件架构这东⻄是需要⼀个⽜⼈来搭建的，合作者去使⽤或加⼊模块应该是⼀件轻
松的事情，不⽤管 pipeline ⾥其他的部分。但我在 lab ⾥的体验，就是处于与此相反的境
地，于是引出了⼀些麻烦。
结语
这篇⽂章吐槽了很多，并不是说这次科研 project 的体验不好。实际上这是⼀次很充实的经历
——探索未知课题的过程有很多乐趣，我的 mentor 和导师也很关⼼我，在技术上给了我很多
指导，我⾮常感谢这次难得的锻炼机会。但我希望能总结⼀下感受不那么好的地⽅，希望⾃
⼰，以及处在 AI ⾏业的读者你，可以从中学到⼀些道理~
萌屋作者：Jazon
来⾃南京，斯坦福MSCS（计算机硕⼠）在读最年轻的中国⼈，预计2022年毕业。爱安静地探
索宇宙的奥秘，也爱和朋友桌游、运动。梦想养猫，花花与三猫的视频平均每个看过20+遍。相
信AI虽然有趣，但短期内在美国职场⽣存，还是要靠丰富的开发技能。
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Jazon 2021-09-01 12:05
原创
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