萌新誤入AI歧途怎麼辦？MIT博士小哥哥給你指條明路

原作 Tom Silver

栗子 & Root 編譯自 MIT Blog

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

做研究， 特別是在AI領域做研究， 時常挑戰人類的智力極限和心理極限。 來自MIT的湯姆， 入坑已有兩年， 並在坑裡向廣大准同行們發來了傾心打造的攻略， 幫助大家在漫漫夜路上， 不要迷失自己的方向。

以下為湯姆第一人稱——

我的一個小夥伴啊， 終於也要踏上AI研究的不歸路了。 他惶惶地問我， 兩年前剛入行的時候， 有沒有過一些， “如果我懂這個就好了”的東西。

回想這兩年走過的路， 我不禁……

△ 忍住沒笑出聲

為自己感到驕傲。 畢竟， 身邊的渣渣都已經改行了。

所以， 由我來總結一套攻略也是非常合適。 大到人生指南， 小到技術細節， 本篇總有各位需要的章節。

閑言少敘， 我要開始bb了， 可能停不下來。

△ 我準備好了

用來回答菜比問題的美妙物種

一開始， 我被同事們強大的氣場震懾了， 就怕不小心問出什麼暴露智商的問題。 過了好一段時間才發現， 有那麼幾個人， 我在他們面前發問感覺蠻舒服的， 不過那時候的問題還是自己精心組織過的。 現在， 我的“不會就找他”名單裡， 已經有三四個人了。 我只要有問題， 就立刻問， 困惑才不會積壓。

△ 我有個問題

研究靈感需要四處搜刮

想好自己要做什麼， 這可能是研究中最困難的一步。 你可能需要以下策略：

1. 和其他領域的研究人員面基

看他們對什麼問題感興趣， 再用電腦語言重述那些問題。 再問他們有沒有需要分析的資料集， 傳統方法分析起來費勁的那些。

△ 你喜歡...

機器學習領域， 許多有影響力的研究都是學科之間碰撞出來的。 物化生， 社會科學， 或者純數學， 都可以去試試。

比如， Matthew Johnson和他的基友們發表在NIPS 2016的那篇論文， 受到了小鼠行為的啟發。 再比如， Justin Gilmer他們在ICML 2017發表的成果， 就是機器學習在量子化學裡的應用。

2. 寫個簡單的baseline找找感覺

比如， 寫寫用來操控倒立擺的、仔細校準了的代碼， 或者看看你能用一個自然語言資料集、把詞袋 (BOW) 模型玩成什麼樣。

我寫基線的時候， 就經常出bug。 Bug修復的時候， 我的腦子裡就有了一些新想法可以去試， 對問題的理解也更深刻了。

3. 幫喜歡的論文擴展實驗部分

仔細讀實驗方法和結果的部分。 先考慮最簡單的擴展方法， 看看論文裡的方法夠不夠用。 想下文中沒討論過的基線方法， 看看它們哪裡不好。

視覺化工具和技能

我做研究的時候， 一個重要的策略， 就是從視覺化腳本開始。 其他部分的代碼都寫完之後， 跑一下視覺化腳本， 我就能迅速看到代碼和我想像的一不一樣。

△ TensorBoard

有了好的視覺化，代碼中的問題，和思路的問題，都會更加清楚的顯現，也更好理解。當然，這樣做有一個最直接的好處，就是有視頻可以拿出去秀了。

不過，為自己要處理的問題，找到合適的視覺化方法，可能並不容易。如果你正在不斷的反覆運算中優化模型，繪製損失曲線大概是個不錯的選擇。

△ 畫出分佈

還有很多技術，適合給神經網路 (特別是CNN) 中的學習權重做視覺化——比如有導向的反向傳播 (guided backpropagation) 。

在強化學習和規劃中，最需要視覺化的就是智慧體在環境裡的表現，不管是雅達利，機器人人物，還是簡單的網格世界。

△ 價值函數

根據設定的不同，我們或許也可以把價值函數視覺化，看它在訓練過程中會發生怎樣的變化。當處理圖形模型的時候，把一維或二維變數的分佈視覺化，可以獲得許多的資訊。

視覺化技術有沒有效果，就要看你從裡面能獲得多少有效資訊了。如果視覺化做的不好，就要回頭去看代碼。優秀的視覺化，可以給人直擊靈魂的結論。

看出論文和研究人員的原始動機

即便是參加同一個會議，用著同一套術語，並且同樣以“人工智慧”一詞來表述自己的領域，兩個研究人員的出發點可能完全不同。

喬丹甚至提議，可以多起幾個名字，來把這個混沌的領域變得更加清晰。但情況好像也沒有到完全無法理解的地步，AI領域至少還有三個主要的方向——數學，工程，以及認知。

· “數學”方向研究的是：某個智慧系統，它的基本屬性和限制是什麼？

· “工程”方向討論的是：怎樣開發一些智慧系統來解決現實問題，還比其他方法好用？

· “認知”方向關心的是：怎樣用機器來模擬人類或其他動物的智慧？

這些動機是可以和諧共生的，許多AI論文也是包含多重視角的。而且，許多研究人員也不只有一種動機，可能大家原本就是一家人。

不過，就算是一家人，也還是會有分歧。我有一些純“工程”方向的小夥伴，還有一群兄弟對“生物”情有獨鍾。

有一篇論文的結論說，在某個benchmark上，一些現有技術的某種巧妙結合，足以打敗最前沿的技術。

攻城獅可能會為這樣的研究成果而感動，但認知科學家們可能就洗洗睡了。如果是一篇純理論論文，他們的態度就會反過來。

一些優秀的論文和優秀的研究人員，一開始就會表明立場，但多數情況下動機還是被埋沒的。我發現，在論文動機不明顯的時候，站在不同的角度多讀幾遍還是有用的。

找論文

AI領域的論文大多都在arXiv，很容易找到。大量的論文排山倒海，讓人在興奮的同時，也有點喘不過氣。於是，有些善良的業內人士，提供了披沙揀金的有效途徑——

△ 這不是我，是我的機

Andrej Karpathy建起了”arXiv Sanity Preserver”，幫助大家對論文進行分類篩選，搜索，以及特徵過濾。Miles Brundage以前也經常在推特上，發一些經過輕度炮製的arXiv論文清單，單子大概率是AI列的。

還有很多其他推友，非常樂於分享他們看到的有趣論文。這裡是我可愛的關注列表：

https://twitter.com/tomssilver/following

如果喜歡Reddit的話，當然要關注r/MachineLearning。不過，上面的內容還是更適合吃瓜群眾動手實踐，對於學術研究的幫助可能小一些。

另外，大會上發表的論文是有必要看看的。NIPS、ICML以及ICLR是重中之重，其他有名的大會還包括AAAI、IJCAI和UAI等等。

分方向來說，電腦視覺會議有CVPR、ECCV和ICCV；自然語言會議有ACL、EMNLP以及NAACL；說到機器人，就是CoRL、ICAPS、ICRA、IROS和RSS。要看理論研究的話，AISTATS、COLT和KDD都是不錯的選擇。

△ 論文中獎

目前，參加各大會議是論文發表的主要途徑，不過期刊也是有的。JAIR和JMLR這兩個是AI領域的主流期刊。偶爾也有厲害的論文，登上Nature和Science。

比起新論文，老論文比較難找，但是同樣不可忽視。許多“經典”一直被人們翻出來看，除了出現在引用列表裡，也會出現在研究生課程的閱讀清單裡。

還有一個搜尋舊論文的方法，就是從業內某個知名老教授開始，找他過往的研究成果，比如評上教授職稱的時候用到的論文。也可以發郵件給教授，問他們還有沒有更多資料可以參考。不過，要從Google Scholar上找老論文，我還沒有發現太好的搜索方式。

關於花多少時間在讀paper上，常見的兩種觀點是：

1）剛開始，什麼都讀，別挑。很多人都說研一就是讀Paper，其餘啥也別幹；2）但過了這個階段，就不要再花那麼多時間在論文上了。

後者的邏輯，是在提出解決問題階段很需要創新的思維，如果這個時候還讀太多Paper容易被帶偏。

我個人覺得，第一個說得，非常有道理。只要有時間，就應該盡可能地多讀paper。

但我diss第二個。

那些認為不必瞭解其他同行的研究工作，可以閉門自己憋出好方法的人，有點拿衣服。雖然我們時不時會聽到，有些業餘的外行可以想出不錯的辦法，也確實解決了長久以來的問題。

不過我們作為長期從事AI研究的人，不能寄希望于那個“靈光乍現”的瞬間。大部分的時候，問題的解決過程都是非常漫長的。

要搞清楚我們的研究目前處於什麼階段，下一步該怎麼做，閱讀相關的文獻是一個更高效的方法。

這裡推薦閱讀Julian Togelius的《小修小補和真正研究的區別》：

http://togelius.blogspot.com/2016/04/the-differences-between-tinkering-and.html

另外，還要提醒一點。不要一味地追求閱讀的數量，更重要的是把讀過的每一篇論文認真的做筆記，做好反思，深度消化之後，再讀下一篇。不要一個勁地一篇接一篇地讀但不經大腦加工處理。

交流>>看視頻>>讀論文>>聽講座

如果要瞭解一個全新的研究工作，讀文獻是最容易獲取資訊的途徑。

但理想的高效方式，我認為，是找機會和在這行做的研究人員聊聊天。

當然，這樣的機會不是經常有。所以看這些人的論文講解直播，也是個不錯的選擇。

一般大家習慣在直播的時候，把自己的工作講清楚，讓受眾盡可能聽得懂；而寫文章的時候，因為要考慮到字數的限制，會追求極簡的行文。對比之下，顯然前者更便於使用者消化資訊。

另外大家還有個說不出口的原因：寫文章時介紹太多背景知識，也會顯得自己很弱雞，像是剛入行什麼都不太懂。

為什麼我覺得聽講座的效果最不好呢？

通常來說，講座更多都是走形式，並不是個非常好的學習機會。不過講座完之後，完全可以趁機找主講人聊兩句。

警惕名利

成功的AI研究工作，會吸引公眾的關注。這會進一步鼓勵更多的人加入到這個領域，對研究工作來說，是一個非常好的良性迴圈。

不過負面的影響是，招來無效的媒體曝光。做新聞的人想要更多的點擊量，企業想拉投資和招大牛，做技術的人希望發表更高級別的文章，以及文章被更多的人引用。這些都會製造更大的名利泡沫。

大家要時刻提醒自己，留心所有參與方背後的動機。在文章標題、新聞稿、論文方面要十分小心。

在NIPS 2017的會上，有一個很有名的教授當著幾百個參會人的面，在Q&A的環節拿到話筒之後，指出主講人不應該在論文標題裡使用“想像(imagination)”一詞，並強烈地表達了對主講人的不滿。

這篇被質疑的論文，正好是我非常喜歡的。

不過我也非常認同這個教授的觀點。總有人想搞大新聞，把很久以前的工作，冠一個大家沒聽過的新詞，假裝自己在搞新的方向。AI圈裡，這可以說是十分的尷尬了。

所以要警惕那些喜歡玩概念的文章。儘量從實驗和結果的部分，來判斷研究工作的品質。

讓自己看見可量化的進步

早期尋找研究專案時，我會花大量時間腦暴。我當時傻傻地覺得，腦子裡那些模糊的想法，會自己慢慢生成一個具體的思路。

然後一天下來，我腦子就宕機了。啥具體結論也沒想出來，很受挫。我還一度懷疑自己，這是研究嗎？

研究工作如何取得進展，沒有固定的路徑可循。

不過，我慢慢發現把研究工作分解成更小的可量化的目標，相對來說是更簡單點的辦法。

每當找不著北的時候，我的目標就是：把模糊的想法寫下來，然後找出論據來證明它不可行，而不是敷衍地直接劃掉。

或者當腦子連模糊的想法都沒有時，就把目標定位讀文獻或找同行聊天。

這樣至少一天下來，我可以看到自己實實在在做了些事情，是有推進工作往前走的。即使很多想法難產，我認知上也有很大的收穫。現在排除掉的不靠譜的想法，相當於節省了未來的思考判斷時間。

不鑽牛角尖，遇到死胡同早點掉頭

功底深厚的研究人員會把更多時間留在好的問題上。所以學會分辨問題的好壞是一個很強大的技能。

不管是什麼level的研究人員，都會面臨的一個問題是，我的課題思路有缺陷，無法下結論。我是該繼續補救這個課題呢還是直接找不必繼續的理由？

我非常後悔。曾經的我一根筋，即意識到了這可能是一條死胡同，但還是堅持補救，然後耗費了很多時間。對沉沒成本的不甘心，導致了我再這個問題上猶豫不決。執念的力量相當可怕。

最後放棄這個課題，心情悲痛。但我現在有意識地改變自己的認知，放棄死胡同往回退幾步，看起來反直覺，但也算是一種“進步”。

接受失敗也是精神認知上很重要的一課。像提出量子點動力學理論的理查·費曼說的，“儘早證明自己錯了，才能進步。”

最重要的是：寫！寫！寫！

我有次很幸運，遇到一個業內大神。他給我的早期職業建議就是：寫！

寫博客記錄自己的研究歷程，寫論文。更重要的是，記錄自己每一天的思考。自從那以後，我每天都複盤。我很明顯地感覺到主動寫作的收穫，比光在腦子裡想要大得多。

要想研究做得好，還得身體好，腦子好

搞學術的人，總是很忘我。覺得睡覺都浪費時間，也不怎麼注意身體。完全沉浸在追求學術進步的世界裡。

刷起夜來不要命……

我自己也有這個毛病。但現在理智的我意識到了，養成習慣鍛煉身體和多休息，並不是浪費時間或分散專注力，而是非常必要的投資。

睡4小時對身體是非常不好的，8小時的工作會讓腦子變傻。

但反過來，每天花8個小時睡覺，4個小時工作，我的工作產出效率反而會更高。

我非常理解，在解決一個非常難的問題過程中，很難說做到一半時扔下跑去幹別的。我經常都困過點了還死撐著泡在工作裡，但沒有取得一點點進展。

現在，我可以做到強迫自己走開來，做個深呼吸放鬆一下自己。我很開心自己做到這個進步，相信這會對我未來的事業有長遠的好處。

善待自己：）

最後，附作者小哥哥博客位址：

http://web.mit.edu/tslvr/www/index.html

— 完 —

△ TensorBoard

有了好的視覺化，代碼中的問題，和思路的問題，都會更加清楚的顯現，也更好理解。當然，這樣做有一個最直接的好處，就是有視頻可以拿出去秀了。

不過，為自己要處理的問題，找到合適的視覺化方法，可能並不容易。如果你正在不斷的反覆運算中優化模型，繪製損失曲線大概是個不錯的選擇。

△ 畫出分佈

還有很多技術，適合給神經網路 (特別是CNN) 中的學習權重做視覺化——比如有導向的反向傳播 (guided backpropagation) 。

在強化學習和規劃中，最需要視覺化的就是智慧體在環境裡的表現，不管是雅達利，機器人人物，還是簡單的網格世界。

△ 價值函數

根據設定的不同，我們或許也可以把價值函數視覺化，看它在訓練過程中會發生怎樣的變化。當處理圖形模型的時候，把一維或二維變數的分佈視覺化，可以獲得許多的資訊。

視覺化技術有沒有效果，就要看你從裡面能獲得多少有效資訊了。如果視覺化做的不好，就要回頭去看代碼。優秀的視覺化，可以給人直擊靈魂的結論。

看出論文和研究人員的原始動機

即便是參加同一個會議，用著同一套術語，並且同樣以“人工智慧”一詞來表述自己的領域，兩個研究人員的出發點可能完全不同。

喬丹甚至提議，可以多起幾個名字，來把這個混沌的領域變得更加清晰。但情況好像也沒有到完全無法理解的地步，AI領域至少還有三個主要的方向——數學，工程，以及認知。

· “數學”方向研究的是：某個智慧系統，它的基本屬性和限制是什麼？

· “工程”方向討論的是：怎樣開發一些智慧系統來解決現實問題，還比其他方法好用？

· “認知”方向關心的是：怎樣用機器來模擬人類或其他動物的智慧？

這些動機是可以和諧共生的，許多AI論文也是包含多重視角的。而且，許多研究人員也不只有一種動機，可能大家原本就是一家人。

不過，就算是一家人，也還是會有分歧。我有一些純“工程”方向的小夥伴，還有一群兄弟對“生物”情有獨鍾。

有一篇論文的結論說，在某個benchmark上，一些現有技術的某種巧妙結合，足以打敗最前沿的技術。

攻城獅可能會為這樣的研究成果而感動，但認知科學家們可能就洗洗睡了。如果是一篇純理論論文，他們的態度就會反過來。

一些優秀的論文和優秀的研究人員，一開始就會表明立場，但多數情況下動機還是被埋沒的。我發現，在論文動機不明顯的時候，站在不同的角度多讀幾遍還是有用的。

找論文

AI領域的論文大多都在arXiv，很容易找到。大量的論文排山倒海，讓人在興奮的同時，也有點喘不過氣。於是，有些善良的業內人士，提供了披沙揀金的有效途徑——

△ 這不是我，是我的機

Andrej Karpathy建起了”arXiv Sanity Preserver”，幫助大家對論文進行分類篩選，搜索，以及特徵過濾。Miles Brundage以前也經常在推特上，發一些經過輕度炮製的arXiv論文清單，單子大概率是AI列的。

還有很多其他推友，非常樂於分享他們看到的有趣論文。這裡是我可愛的關注列表：

https://twitter.com/tomssilver/following

如果喜歡Reddit的話，當然要關注r/MachineLearning。不過，上面的內容還是更適合吃瓜群眾動手實踐，對於學術研究的幫助可能小一些。

另外，大會上發表的論文是有必要看看的。NIPS、ICML以及ICLR是重中之重，其他有名的大會還包括AAAI、IJCAI和UAI等等。

分方向來說，電腦視覺會議有CVPR、ECCV和ICCV；自然語言會議有ACL、EMNLP以及NAACL；說到機器人，就是CoRL、ICAPS、ICRA、IROS和RSS。要看理論研究的話，AISTATS、COLT和KDD都是不錯的選擇。

△ 論文中獎

目前，參加各大會議是論文發表的主要途徑，不過期刊也是有的。JAIR和JMLR這兩個是AI領域的主流期刊。偶爾也有厲害的論文，登上Nature和Science。

比起新論文，老論文比較難找，但是同樣不可忽視。許多“經典”一直被人們翻出來看，除了出現在引用列表裡，也會出現在研究生課程的閱讀清單裡。

還有一個搜尋舊論文的方法，就是從業內某個知名老教授開始，找他過往的研究成果，比如評上教授職稱的時候用到的論文。也可以發郵件給教授，問他們還有沒有更多資料可以參考。不過，要從Google Scholar上找老論文，我還沒有發現太好的搜索方式。

關於花多少時間在讀paper上，常見的兩種觀點是：

1）剛開始，什麼都讀，別挑。很多人都說研一就是讀Paper，其餘啥也別幹；2）但過了這個階段，就不要再花那麼多時間在論文上了。

後者的邏輯，是在提出解決問題階段很需要創新的思維，如果這個時候還讀太多Paper容易被帶偏。

我個人覺得，第一個說得，非常有道理。只要有時間，就應該盡可能地多讀paper。

但我diss第二個。

那些認為不必瞭解其他同行的研究工作，可以閉門自己憋出好方法的人，有點拿衣服。雖然我們時不時會聽到，有些業餘的外行可以想出不錯的辦法，也確實解決了長久以來的問題。

不過我們作為長期從事AI研究的人，不能寄希望于那個“靈光乍現”的瞬間。大部分的時候，問題的解決過程都是非常漫長的。

要搞清楚我們的研究目前處於什麼階段，下一步該怎麼做，閱讀相關的文獻是一個更高效的方法。

這裡推薦閱讀Julian Togelius的《小修小補和真正研究的區別》：

http://togelius.blogspot.com/2016/04/the-differences-between-tinkering-and.html

另外，還要提醒一點。不要一味地追求閱讀的數量，更重要的是把讀過的每一篇論文認真的做筆記，做好反思，深度消化之後，再讀下一篇。不要一個勁地一篇接一篇地讀但不經大腦加工處理。

交流>>看視頻>>讀論文>>聽講座

如果要瞭解一個全新的研究工作，讀文獻是最容易獲取資訊的途徑。

但理想的高效方式，我認為，是找機會和在這行做的研究人員聊聊天。

當然，這樣的機會不是經常有。所以看這些人的論文講解直播，也是個不錯的選擇。

一般大家習慣在直播的時候，把自己的工作講清楚，讓受眾盡可能聽得懂；而寫文章的時候，因為要考慮到字數的限制，會追求極簡的行文。對比之下，顯然前者更便於使用者消化資訊。

另外大家還有個說不出口的原因：寫文章時介紹太多背景知識，也會顯得自己很弱雞，像是剛入行什麼都不太懂。

為什麼我覺得聽講座的效果最不好呢？

通常來說，講座更多都是走形式，並不是個非常好的學習機會。不過講座完之後，完全可以趁機找主講人聊兩句。

警惕名利

成功的AI研究工作，會吸引公眾的關注。這會進一步鼓勵更多的人加入到這個領域，對研究工作來說，是一個非常好的良性迴圈。

不過負面的影響是，招來無效的媒體曝光。做新聞的人想要更多的點擊量，企業想拉投資和招大牛，做技術的人希望發表更高級別的文章，以及文章被更多的人引用。這些都會製造更大的名利泡沫。

大家要時刻提醒自己，留心所有參與方背後的動機。在文章標題、新聞稿、論文方面要十分小心。

在NIPS 2017的會上，有一個很有名的教授當著幾百個參會人的面，在Q&A的環節拿到話筒之後，指出主講人不應該在論文標題裡使用“想像(imagination)”一詞，並強烈地表達了對主講人的不滿。

這篇被質疑的論文，正好是我非常喜歡的。

不過我也非常認同這個教授的觀點。總有人想搞大新聞，把很久以前的工作，冠一個大家沒聽過的新詞，假裝自己在搞新的方向。AI圈裡，這可以說是十分的尷尬了。

所以要警惕那些喜歡玩概念的文章。儘量從實驗和結果的部分，來判斷研究工作的品質。

讓自己看見可量化的進步

早期尋找研究專案時，我會花大量時間腦暴。我當時傻傻地覺得，腦子裡那些模糊的想法，會自己慢慢生成一個具體的思路。

然後一天下來，我腦子就宕機了。啥具體結論也沒想出來，很受挫。我還一度懷疑自己，這是研究嗎？

研究工作如何取得進展，沒有固定的路徑可循。

不過，我慢慢發現把研究工作分解成更小的可量化的目標，相對來說是更簡單點的辦法。

每當找不著北的時候，我的目標就是：把模糊的想法寫下來，然後找出論據來證明它不可行，而不是敷衍地直接劃掉。

或者當腦子連模糊的想法都沒有時，就把目標定位讀文獻或找同行聊天。

這樣至少一天下來，我可以看到自己實實在在做了些事情，是有推進工作往前走的。即使很多想法難產，我認知上也有很大的收穫。現在排除掉的不靠譜的想法，相當於節省了未來的思考判斷時間。

不鑽牛角尖，遇到死胡同早點掉頭

功底深厚的研究人員會把更多時間留在好的問題上。所以學會分辨問題的好壞是一個很強大的技能。

不管是什麼level的研究人員，都會面臨的一個問題是，我的課題思路有缺陷，無法下結論。我是該繼續補救這個課題呢還是直接找不必繼續的理由？

我非常後悔。曾經的我一根筋，即意識到了這可能是一條死胡同，但還是堅持補救，然後耗費了很多時間。對沉沒成本的不甘心，導致了我再這個問題上猶豫不決。執念的力量相當可怕。

最後放棄這個課題，心情悲痛。但我現在有意識地改變自己的認知，放棄死胡同往回退幾步，看起來反直覺，但也算是一種“進步”。

接受失敗也是精神認知上很重要的一課。像提出量子點動力學理論的理查·費曼說的，“儘早證明自己錯了，才能進步。”

最重要的是：寫！寫！寫！

我有次很幸運，遇到一個業內大神。他給我的早期職業建議就是：寫！

寫博客記錄自己的研究歷程，寫論文。更重要的是，記錄自己每一天的思考。自從那以後，我每天都複盤。我很明顯地感覺到主動寫作的收穫，比光在腦子裡想要大得多。

要想研究做得好，還得身體好，腦子好

搞學術的人，總是很忘我。覺得睡覺都浪費時間，也不怎麼注意身體。完全沉浸在追求學術進步的世界裡。

刷起夜來不要命……

我自己也有這個毛病。但現在理智的我意識到了，養成習慣鍛煉身體和多休息，並不是浪費時間或分散專注力，而是非常必要的投資。

睡4小時對身體是非常不好的，8小時的工作會讓腦子變傻。

但反過來，每天花8個小時睡覺，4個小時工作，我的工作產出效率反而會更高。

我非常理解，在解決一個非常難的問題過程中，很難說做到一半時扔下跑去幹別的。我經常都困過點了還死撐著泡在工作裡，但沒有取得一點點進展。

現在，我可以做到強迫自己走開來，做個深呼吸放鬆一下自己。我很開心自己做到這個進步，相信這會對我未來的事業有長遠的好處。

善待自己：）

最後，附作者小哥哥博客位址：

http://web.mit.edu/tslvr/www/index.html

— 完 —