文 | 微调
源 | 知乎

又到了年底，跟大家简单唠唠2021年的收获（和失去）。

在2020年的总结文章里（阿调x2020：爱、学术、钱与系统[1]），我最大的困扰可能是读博一年多却没什么主要成果的痛苦。好消息是，21年在一作文章文章上进展不错，离毕业更近了（包括 Automatic Unsupervised Outlier Model Selection[2] 和 Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection[3]），还很快乐参与了一些其他的研究项目，文章总数达到了20篇。现在还有三篇在写的一作文章，都是有一定希望被接收的，压力小了不少。在产量上来的途中，总引用数也达到了600了。不出意外，明年这会阿调老师就能进入4位数引用俱乐部，作为搞非深度学习的人来说，也算是小达成，觉得能给自己交差了。

而这些背后，其实我对自己的小方向也有了更加明确的思考，比如我未来的答辩的题目大概率是 automated and scalable outlier detection，也就是「自动化和可扩展的异常检测」。因为我做了不少系统，所以很自然希望我的工作可以在工业界有更加广阔的用途，比如风控、比如检测水军、比如网络入侵检测等。如果吹个牛逼的话，我大概是异常检测系统（outlier detection system）这个小小方向上最专业的人, 毕竟大部分主流的异常检测系统都是我写或者深度参与的 。其中最为大家熟知的PyOD已经快要被下载500万次了:)

但是我却不想留在学术界每天卷论文了。

原因有很多。首先是学术界的压力和规则都很大，奔三之后愈发觉得身体吃不消。从开始读博可能满打满算也只放过20天假，其他时间基本都是工作，颈椎、肠胃都吃不消。其次就是钱。 当教授是个下限和上限都很高，但绝大部分人都只能在下限待着。虽然在自由性上更好，但其实大部分人我认识的工业界从业者在钱上还是更富裕。这个没有对错，本身教授岗位就有稳定性和自由度，这个也是工业界没法比的。好消息是我做的方向和工业界很近，因此不会担心没有适合的地方，饿不着。甚至在合适的时候，我也想创个业，看看单车是否能变摩托。人到三十岁，越发觉得有钱真好，有薯条吃就是自由。大俗即大雅，阳春白雪在我这个阶段不重要。而且客观的说，北美教职还是看你的种族性别和很多指标的，我在这个维度挺吃亏的。

另一个不想混学术圈的原因主要是学术圈的（潜）规则。实话实说，即使计算机论文给了你全部代码，但其实还是很容易做手脚，几乎可以得到作者想要得到的任意结论和数字。尤其是学术圈老油条们。以及学术圈审稿和录取的规则，里面有太多人情世故和操作。我自己也不幸是其中的一员，毕竟都要吃点薯条。

其实更怕的是自己当不了一个好的老师。我作为一个知识体系不那么全面的，还容易伤春悲秋的人，可能没法成为别人的路灯。

下一步有什么打算呢？

既然想清楚了要混工业界，那么早点毕业就是上上选。在现有的毕业规则下，我打算先试试能不能提前一年毕业，不能的话试试半年，大不了按期毕业。赶赶总没错，也早该赶赶了！

而即使我加入了工业界，也一定要寻找离产品比较近的岗位。从我这些年的经历中，产品代表收益，收益就代表影响力。不接近产品，就是闭门造车。

2021年的想说的几句话

和家人爱人与大家又度过了风雨飘摇的一年。坏消息是新冠变种一直不消停，好消息是疫苗和特效药的批准还是大幅度遏制了事态的恶化。

至于回国其实对我来说没那么重要，知道大家健康平安，远在大洋另一边的我也会感到开心。

雨总会停的。

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[1] 微调：阿调x2020：爱、学术、钱与系统 https://zhuanlan.zhihu.com/p/341188146

[2] Automatic Unsupervised Outlier Model Selection https://papers.nips.cc/paper/2021/hash/23c894276a2c5a16470e6a31f4618d73-Abstract.html

[3] Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/hash/98dce83da57b0395e163467c9dae521b-Abstract.html