To si získává můj respekt.

Když jsem si na střední škole uvědomil, jak "tržiště nápadů" ve skutečnosti funguje, měl jsem pocit, že jsem našel podvodné kódy pro výzkumnou kariéru. To je dnes nejdůležitější věc, kterou učím studenty, více než cokoli, co souvisí s podstatou našeho výzkumu. Rychlá předmluva: když mluvím o úspěchu výzkumu, nemám na mysli publikování spousty článků. Na většinu publikovaných prací sedá prach, protože existuje příliš mnoho výzkumů v jakékoli oblasti, než aby jim lidé věnovali pozornost. A zejména vzhledem k tomu, jak snadné je vydávat předtisky, nemusí být výzkum oficiálně publikován, aby byl úspěšný. Takže i když publikace mohou být předpokladem pro kariérní postup, neměly by být cílem. Pro mě je úspěch ve výzkumu autorstvím nápadů, které ovlivňují vaše kolegy a dělají svět lepším místem. Základním vhledem tedy je, že na trh nápadů vstupuje příliš mnoho nápadů a my musíme pochopit, které z nich se nakonec stanou vlivnými. Dobrou zprávou je, že na kvalitě záleží – za jinak stejných podmínek bude lepší výzkum úspěšnější. Špatnou zprávou je, že kvalita má jen slabý vztah k úspěchu a že záleží na mnoha dalších faktorech. Za prvé, dejte si více střel na branku. Role štěstí je pravidelným tématem mého kariérního poradenství. Je pravda, že při určování, které práce budou úspěšné, hodně záleží na štěstí, ale to neznamená, že se s tím musíte smířit. Můžete zvětšit svou "plochu štěstí". Pokud například vždy vydáváte preprinty, máte několik šancí, že si vaší práce všimnou: jednou s preprintem a jednou s publikací (navíc, pokud pracujete v oboru s velkým zpožděním publikace, můžete se ujistit, že výzkum nebude v době, kdy vyjde, nakopnutý nebo irelevantní). Obecněji řečeno, zacházejte s výzkumnými projekty jako se startupy – přijměte, že existuje velmi vysoká variabilita výsledků, přičemž některé projekty jsou 10x nebo 100x úspěšnější než jiné. To znamená zkoušet spoustu různých věcí, dělat velké výkyvy, být ochoten jít za tím, co vaši vrstevníci považují za špatné nápady, ale s určitou představou o tom, proč byste mohli potenciálně uspět tam, kde jiní před vámi selhali. Víte něco, co ostatní nevědí, nebo vědí něco, co vy ne? A pokud zjistíte, že je to to druhé, musíte být ochotni projekt rychle opustit, aniž byste se stali obětí klamu utopených nákladů. Aby bylo jasno, úspěch není jen o štěstí – hodně záleží na kvalitě a hloubce. A zabere to několik let výzkumu, než se dostanete hluboko do tématu. Ale strávit několik let zkoumáním tématu, než něco publikujete, je extrémně riskantní, zejména na začátku vaší kariéry. Řešení je jednoduché: věnujte se projektům, ne problémům. Projekty jsou dlouhodobé výzkumné agendy, které trvají 3-5 let nebo déle. Produktivní projekt může snadno vyprodukovat tucet nebo více článků (v závislosti na oboru). Proč si místo problémů vybírat projekty? Pokud je vaší metodou přeskakování z problému na problém, výsledné články budou pravděpodobně poněkud povrchní a nemusí mít velký dopad. A za druhé, pokud jste již známí svými články na určité téma, lidé budou s větší pravděpodobností věnovat pozornost vašim budoucím článkům na toto téma. (Ano, na pověsti autora hodně záleží. Jakákoli rovnostářská představa o tom, jak si lidé vybírají, co budou číst, je mýtus.) Abych to shrnul, obvykle pracuji na 2-3 dlouhodobých projektech najednou a v rámci každého projektu se zkoumá mnoho problémů a v různých fázích vývoje vzniká mnoho článků. Nejtěžší je vědět, kdy projekt ukončit. Ve chvíli, kdy uvažujete o novém projektu, srovnáváte něco, co se skutečně uskuteční za několik let, s tématem, kde jste již vysoce produktivní. Ale musíte něco ukončit, abyste uvolnili místo něčemu novému. Skončit ve správný čas vám vždy připadá jako předčasné ukončení. Pokud se budete řídit svým instinktem, zůstanete ve stejné oblasti výzkumu příliš dlouho. Nakonec si vytvořte vlastní distribuci. V minulosti sloužila oficiální publikace článku dvěma účelům: dodat mu důvěryhodnost, která pochází z recenzního řízení, a distribuovat článek kolegům. Nyní jsou tyto dvě funkce zcela přerušeny. Publikace stále přináší důvěryhodnost, ale distribuce je téměř zcela na vás! To je důvod, proč jsou sociální média tak důležitá. Bohužel sociální média přinášejí nezdravé podněty k přehánění vašich zjištění, takže blogy/newslettery a dlouhá videa považuji za mnohem lepší kanály. Nacházíme se ve druhém zlatém věku blogování a je extrémní nedostatek lidí, kteří dokážou vysvětlit špičkový výzkum ze svých oborů přístupným způsobem, aniž by jej zlehčovali jako v tiskových zprávách nebo novinových článcích. Nikdy není příliš brzy – během doktorátu jsem si založila blog a ten hrál velkou roli v šíření mého doktorského výzkumu, a to jak v rámci mé výzkumné komunity, tak mimo ni. Shrnutí * Úspěch výzkumu neznamená jen publikaci * Tržiště nápadů je nasycené * Dejte si více střel na branku * Vybírejte projekty, ne problémy * Přistupovat k projektům jako ke startupům * Vybudujte si vlastní distribuci

Smutný robot v je Grok 4. To opět ukazuje, jak opatrný musí být člověk s přehnanými tvrzeními z uzavřených vydání, která říkají obvyklé "je to tak konec". Testovací kontaminace, kterou nelze zkontrolovat, způsobuje, že lavice vypadají skvěle, ale u nových problémů přichází havárie.

Debatoval jsem s 20 krajně daleko pravicovými konzervativci v pořadu "Surrounded" od Jubilee. Níže jsou uvedeny některé stručné body z nich, které nejsou schopny odpovědět na mé základní otázky nebo vyvrátit nejjednodušší body. Nejsem si jistý, jestli se mám smát nebo brečet. Zde je celá "debata", která otevírá oči:

Většina infekcí COVID-19 se vyskytuje prostřednictvím přenosu v blízkém poli (aerosoly putující 1-2 metry od infekční osoby). Umístění pod stropním ventilátorem snižuje koncentraci aerosolu v dýchací zóně o 87 %. @ukhadds

Nenechávejte umělou inteligenci na lidech ze STEM. Často jsou mnohem horší v tom, jak přimět umělou inteligenci dělat věci, než ti, kteří mají sklony ke svobodným uměním nebo společenským vědám. LLM jsou postaveny na obrovském korpusu lidského vyjádření a znalost historie a temných zákoutí lidské práce vám umožní dělat s AI mnohem více.

Výsledek IMO Gold je velmi cool. To znamená, že nevím, proč lidé ztrácejí rozum. Pamatujete si na O3 a na to, jak jsme si mysleli, že naše práce je odsouzena k zániku a že to bylo kvůli Arc-AGI a hraniční matematice? Matematika v lezení do vrchu jde mnohem rychleji (zatím) než "všeobecná užitečnost"

by bylo méně zavádějící, kdybyste vytiskli celý graf Rozhodně jsem si myslel, že zlato AI IMO se stane letos (loni bylo blízko a výsledky FrontierMath naznačují zlato IMO)... Nejsem si jistý, co snížilo pravděpodobnost v závěrečném úseku

pozn. toto bylo tweetováno 7 hodin předtím, než OAI oznámila svůj zlatý výsledek

"Děti se nešíří" Pamatujete si to?