JSM memory

JSM memory

前几天在 JSM 有幸听了 RStudio 谢益辉的讲座，并攀谈了几句。益辉大神听说我在用 blogdown，就说，希望我把自己的主页和博客坚持更新下去。他说这话的时候，我因为各种原因已经把最新一篇博客拖了两个月，有点心虚。说实话，我不擅长写作。早在高中的时候，我的作文就总被语文老师吐槽中心思想不明确。那时我比现在更多思多虑，有很多想表达的东西，奈何语言和逻辑水平不过关，很多纠缠在一起没理清楚的思绪就挤在一篇文章里，一股脑发泄出来。我没想明白要说什么，读者看了估计也觉得云里雾里。后来大学学了数学，整天在定义和符号里转圈，就更是把语文还给老师了。按说我不该再有兴致写东西了（一些中学的老友可能还记得我的老博客）。然而技术对人的影响就是很神奇。偏偏在放弃写作多年后，我偶然了解到益辉开发的 blogdown 。于是就这样，在强化自己敲代码水平的过程中，又重新有了写点什么的念头。

扯远了。刚才说把最新一篇博客拖了两个月，是因为这两个月来我在马不停蹄的做事。之前在做的研究项目都接近收尾，有一个最近已经成稿放到了 bioRxiv上， 另一个项目的文章也正在写。此外，我应朋友邀请，给大数 NGO 做了志愿者，写了有生以来第一篇微信公众号文章。再有就是去开了两次会，一次是五月底在华盛顿州贝尔维尤的 SDSS，另一次就是刚刚过去，在科罗拉多丹佛市的 JSM。总的来看，这个夏天我过得很充实，虽然和计划有出入，但也算做成了一些事情。

两次去开会的经历最让我有感触。

读博这几年，我不常去开会，总觉得还没做出成果，去会上演讲也没什么底气。这两次去了才意识到，开会虽然有展示自己学术成果的成分，但 networking 更重要。去和人交谈，了解别人在做的事，有益于更好地反思和矫正自己在走的路。尤其对于像我这样一个不务正业，总是被其他领域的“绿草” (the grass is greener on the other side) 吸引的博士生，去开会很有好处。像是在 SDSS 上，我就听到了许多关于业界 production machine learning 的内容，包括 Kubeflow, TFX Tensorflow，和 H2O。后来还幸运地以此为契机，邀请到 H2O.ai 的 Dr. Erin LeDell 来大数做讲座。在 JSM 上听到的讲座更是有意思，从严谨的方法创新（连续时间 MCMC 及其在贝叶斯推断中的应用），到用经典方法处理新问题（用 PageRank 算法分析 Reddit 网络数据找高分播主），内容五花八门。

参加这些讲座，也不是说听过就真能学会新知识。只是我明显感觉到自己的技能与社会需求的差距，因而产生了强烈的危机感。有个关于 PhD 的段子，大意是说博士越读知识面会越窄，直到最后，达到 “know everything about nothing” 的境地。这本无可厚非——毕竟博士训练的目的就是培养精通某一领域的专才。然而从个人发展的角度，过于专注自己的研究领域而忽略周围的环境不太好，容易让人失了定位。

学术界的革新可以发生得很快。比如去年声称横扫自然语言处理各项任务的 BERT ，仅这个夏天短短几个月，就先被 XLNet 超越，后者又在一个半月内被百度 ERNIE 2.0 超越 (听说就在这一周出了一个 RoBERTa, 又把 XLNet 和 ERNIE 2.0 超过去了)。在我熟悉的生信领域也是如此，近一年时间，不断有人在提出处理单细胞测序中批效应 (batch effect) 的新模型。然而业界对学界的新成果很慢热。一方面是因为学界臭名昭著的可重复性问题。另一方面，业界有着和学界不同的思维方式和价值观。比起使用一个高大上的模型，用最简单直接的办法达到效果，在工业界会更受赏识。从另一个角度，除了直接对口的岗位，业界使用的很多技术也很难在读博的过程中学到或用到。都是数据分析，我们用的基因组数据和 EHR 或者图像数据，区别就很大，需要不同的知识框架来处理。对于刚入职场的菜鸟（或者像我这种即将入职场的准菜鸟），这些差距确实让人很无奈。

所以定位才尤其重要。做好自己的研究是必要的——我始终笃信，人最重要的是先做好自己的本职工作。然而同时，也需要留一只眼睛看“花花世界”，也想一想，我现在的研究有没有应用价值，突出了我什么技能；有哪些技能是业界需要而我还不会的，有没有哪些网课或者项目能帮我弥补。这些是我读博至今做得不太好的地方，也是我毕业前最后一年，想努力解决的问题。

这几次开会感触最深、也最开心之处，要数与本科老友们的重逢。读大学的时候我宅，也不好相处。课业不得要领，只觉得被虐得心累。于是毕业后我没回过母校，也从没参加过同学聚会。很多人毕业至今四年，没见一面。我本以为大学同学们应该不太记得有我这货存在。然而意外的是，在 JSM 我碰到几次有老同学在会场认出我。比如在 student mixer 上我碰到了现在哈佛统计系的 DM。聊天时他说起曾经有个大课和我一起汇报，我还做了主讲，虽然这件事我本人已经没什么印象了。Mixer 结束后我还和他的一些朋友们玩一夜狼。另一个同学 JH 在杜克生统系，他介绍我认识了他的朋友，是一个性格和我相似，聊天觉得很投缘的妹子。LDS 是少数几个我毕业后还偶尔有联系的老友之一。这次小聚我们一起去了丹佛的一家特色餐厅 Buckhorn，尝到许多平时不常吃的美食。

我很感激这些重逢的朋友，也期待日后有缘再聚。