新智元报道  

编辑:昕朋
【新智元导读】真实的博士生是什么样?来自德国的DeepMind研究员,用10组数据,总结了他在攻读计算机科学博士学位时最真实的生活。
各类论坛中,有一个话题被不断提起:该不该读博?
现在,有人现身说法,通过一组数据给纠结的人们一些启发。
DeepMind研究人员David Stutz在个人博客上发布了名为《博士生数据》的文章,向大家展示了计算机科学博士生的真实生活。
Stutz称,他写这篇文章的初衷,是因为博士研究可能是一项长期的工作,涉及的内容远远超过撰写论文。
同时,在面试博士候选人期间,他认为很多面试者对博士日常工作的实际情况仍有误区。
因此,Stutz检查了他在博士期间实际花费的时间,并在这篇博文中用数字总结。希望通过这种方式,能够阐明真实的博士生活。
1169天
我的博士持续了四年半。请注意,这些日子不包括周末。遗憾的是,由于抱负和文化差异,我发现博士生经常在周末工作,例如,为了赶上最后期限或去出差。
23次出差
我参与了3个会议和3个暑期学校项目。这些都是在我攻读博士学位的前两年——在大流行之前完成的。
通常情况下,每个活动持续5-7天,期间没有假期,但通常包括周末旅行。此外,我参与了3次闭门会议以及2次演讲和领奖的会议。
疫情期间,我参加了12场线上会议或研讨会。通常情况,我只用线下会议所需时间的一小部分,便能完成演讲的录制。
9场会议
4年半的博士生活中,我一共向会议投递9篇论文,其中有5篇论文被接收,大部分发生在博士生活即将结束之时。
这是因为,一些论文被拒绝了一次或多次后,使该项目被「人为地」延长到博士即将毕业时再被接收,这会让许多博士生在读博后期的研究成果显得更加丰硕。
我所有投递的论文中,将近80%在第一次尝试中都没有成功。这也表明,拒绝、重新提交和撤回是进行原创研究不可或缺的一部分。
4份期刊
发刊论文可以在大改或小改的条件下,被期刊接受发表。而在会议上,这篇论文可能会被直接拒绝。
因此,在期刊上,如果论文展现的想法或实验足够新颖,它可能会在修改后被接受。然而,这是以显著延长发布过程为「代价」的。当然,这些修订是我所有期刊论文投稿和发表的一部分。
1308条代码提交
当你的论文涉及实证研究时,你就需要进行大量的编码工作。
不巧的是,我还要将所有的repo从Mercurial迁移到Git。以每周提交代码5.59次,我在过去234周总共提交了1308次代码——这还只是为实验所编写的代码。
去掉假期和出差,我平均每个工作日就要提交一次代码。此外,我还需要提交5次LaTeX文件来制作论文、PPT和Poster演讲。
我将所有的源代码(包括实验代码和LaTeX代码)上传至25个GitHub的repo中。通常情况下,这涉及代码清理、重构和记录的大量工作。
97篇审稿
除了发表文章,我还花了很多时间为会议和期刊审稿。不考虑研讨会上论文审阅的情况下,我总共评审了97篇论文。
假设评审一篇论文要两个小时,再加上一个小时用于反驳/讨论或修改,我一共花了36个工作日进行这项工作。
就我个人而言,我建议研究人员尽早开始评审,因为这也有助于提高自己的写作水平,同时能保持自己在领域的洞察力。
35次演讲
对我来说,博士生活的另一个重要部分是各种形式的报告——包括演讲和Poster。博士期间,我总共进行了17次外部报告,包括在研讨会或会议上的汇报以及在其他研究小组中的受邀演讲。
此外,我进行了大约18次内部报告。例如,在研讨会、阅读小组或团队会议上的汇报。虽然内部会谈通常无需过多准备,但对于博士生来说,内部报告同样重要。
23098封邮件
从2017年10月到2022年3月,我收到了17343封邮件,发送了5755封电子邮件。
平均下来,我每天会收到15封电子邮件,需要发送5封电子邮件,而且这不包括自动回复的邮件。
此外,为了准备与博士生导师的会面,我制作了大约2549张幻灯片,为大约211次会议做准备。我有两名博士生导师,带给我的一个「优势」是开会的频率:我几乎每周都要开会。
26名面试者
与学生一起工作,是攻读博士学位的另一个有趣部分。博士期间,我与5名学生一起工作并指导了两篇论文。
这两篇论文都被会议接收,但在此之前,我一共面试了26名学生才找到合适的候选人。
还有0
最后,我还想强调博士期间的0——那些我根本没有做过的事情。我看到许多博士生在其中一些事情上花费了大量时间,所以我想强调一下:
  • 组织了0个研讨会——尝试举办过,但没有成功。
  • 对Vitis的0研究——主要是由于疫情耽误,后来去了DeepMind实习。
  • 组织了0次闭门会议——虽然我们小组的闭门会都由博士生组织。
  • 担任过0个助教职位——我负责IT工作。

关于作者
本文作者David Stutz是DeepMind的一名研究科学家,研究方向是鲁棒和安全的深度学习。
在此之前,Stutz是德国马克斯·普朗克研究所(Max Planck Institute )的一名博士生。攻读博士学位期间,Stutz与IBM TJ Watson研究中心合作。
Stutz在比特差错鲁棒性方面的研究在CVPR 2021 CV-AML上被选为优秀论文。多年来,Stutz还被评为CVPR、ICML和NeurIPS的杰出/顶级评审。
参考资料:
https://davidstutz.de/a-phd-in-numbers/
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