地球人都知道，现在AI专业很火，其中尤以机器学习方向人气最高。
AI风口行业，毕业生待遇连年创新高。网络上，有AI青年才俊毕业即拿下高薪的消息已经数不过来了。
无论是媒体还是公众，都更倾向于关注处于金字塔尖的一小部分人。
对于更多的普通人来说，事情可能完全是另外一个样子。
更多的人还是要被如何发文章、如何顺利毕业、如何在学术会议上露脸这些挠头的问题搞得压力很大。
今天来找我们小享倾诉的学员，表示扛不住这种压力了。他自称是一个已经在一所很好的大学内进行了5年的“机器学习核心研究”，但仍感到一事无成。
目前还没有文章，每次要发文章都会被导师阻止，理由是结果质量不够高。
他表示，自己现在非常痛苦，为什么自己把最好的青春都花在了机器学习上，现在却连一篇文章都没有，没有文章就没有经费。
“我知道我不是天才，比不上那些在本科时就能发NeurIPS、ICML这些顶会一作的大神，那我将来一直要被这些人碾压了，我该怎么办？
总而言之，就是很迷茫很痛苦。讲道理，这要换成是别的专业，估计分分钟变成劝退贴。
但是我相信关注我的粉丝中，被这问题困扰的，不止上述朋友一个。
那么遇到这种放养型导师，该怎么办呢？
分享一下我的心得，先抓主要矛盾：
从选题→看文献找创新点→行文→查重→交稿→答辩这个流程来看，90%同学都是卡在选题和创新点。
01、论题
俗话说得好，“题好一半文”，学术论文能否选取一个好选题，是论文写作工作能否顺利完成的重要基础。
文科类研究生撰写学术论文应当从选好论文标题做起，通过对论文选题的锤炼，学会从整体上把握学术论文的水平，这也是培养提高自身研究能力的基本要求之一。
选错论题，做了多少准备工作都没用，在这种导师放养的大环境下，临答辩前几天论题被导师推翻重来的惨案实在太多了....
如果你目前对自己的论文选题毫无想法，建议先确定一下，自己对专业哪一部分内容最感兴趣，然后上知网搜索一下相关文献材料，
关于选题是否好写，这里有一个重要坐标可以参考，那就是各大顶级会议的收录情况，比如ACM CIKM、ICLR等，他们通常代表着学术界的风向标
主要是看两个指标，一个是自己研究方向的论文收录篇数，第二个是收录排名历史对比
例如GNN（图神经网络）在20年底举办的ACM CIKM上，GNN（图神经网络）成为最大趋势，ICLR 2020 提交论文的绝对高频词中它排名第7位，相比于ICLR 2019提升了13位。
从数据来看，这是一个热门且相对好发论文的选题。
02、创新点
阅读了海量的文献，但是找不到创新点，即使想出点子，一搜都发现有人研究过了，即使没研究，发现在模型上一跑，结果效果稀烂..........
怎么将已有模型运用在自己的项目上，怎么设计符合自己方向的模型？
Introduction部分该怎么写？baselines怎么与时俱进？参数实验，效果&性能实验，消融实验怎么解决？
anyway，这些说起来可以说3天3夜了，我花了十几个小时，给大家准备了一套免费资料，全部看完，写篇优秀论文不在话下。
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