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机器之心报道

参与：张倩、杜伟

去年11月，机器之心曾报道过，韩国首尔大学研究者的一篇论文和英伟达已发表的论文撞了车。为此，二作赶紧将代码、生成样本以及arXiv手稿放了出去，并在Reddit上发布公告，然后苦苦思索如何安慰在实验室角落哭泣的一作。幸运的是，英伟达的研究人员在reddit上看到了这份公告，并表示希望作者去英伟达实习。论文撞车在学术界并不罕见，但并非每一位研究者都能如此幸运，迎来一些意想不到的转折。多数撞车者苦苦思索的是：这个想法还要不要坚持下去？

图源：美剧《生活大爆炸》

最近，一位硕士研究生在reddit上发帖提问：论文想法撞车之后到底要不要放弃？以下是原帖摘要：

我是一名硕士研究生，一直以来都在挣扎着寻找走下去的动力。几天前，我拥有一个自认为非常有趣的想法，还进行了几个小的实验确认了自己的假设。然后，我开始寻找现有工作/理论基础，但却发现有人在几周前就在arXiv上发表了类似的想法。这种事已经不是第一次在我身上发生了，我感觉有点泄气，于是就彻底放弃了这个想法。我在想，即使我改进了这个想法又有什么用？它既不独特也不新颖。其他人遇到过这种事吗？大家继续坚持这个想法了吗？

对于这位网友的提问，多数评论者给出了积极的回应和鼓励，认为应该坚持下去，他们给出了以下坚持下去的理由：

理由1：牛顿-莱布尼茨公式了解一下

我们可以看一下科学史上著名的公案——牛顿和莱布尼茨之争。大约在年前，他们同时发现了微积分，但这并没有影响他们各自在领域内的地位。所以，你应该以自己的方式写下自己的想法，然后发表它。让同行来决定你的想法是否新颖和具有价值。

理由2：想法不会完全相同，可以在现有想法的基础上继续改进

如果你遇到这种情况，可以把它当做自己拥有好想法的一种认可。坚持下去，虚心接受其他评论者的建议，这样你就可以先于他人想出和发表新的观点。

即使你的想法与他人相同，至少也会有一些不同的地方，这就是你可以发表的东西。即使你与他人在做相同的事情，但使用的数据不同，那么你的想法依然值得发表，作为对新领域想法的验证。同时你也能够比较容易地想到这个方法可能出错或者需要改进的地方，这就是你接下来要做的事情。

所以，不要让这种情况阻止你继续前进的脚步，将它视为下一个想法的起点就好了。

另一位评论者也表示，与其因为某个想法已经发表就放弃，还不如思考一下如何进行扩展、强化或以此为基础。这才是科学前进的方式。

理由3：能撞到几周前才发表的idea，你已经很优秀了

我的数据科学教授曾经讲过他与自己博士生之间互动的故事。在这些博士生第一次带着自己的想法向教授请教时，教授会说「太棒了！这个想法10年前就发表过了」。之后，他们会带着新的想法再次向教授请教，教授会说「做得好！这个想法2年前才发表。」

我想你应该明白我想说的了。随着在自己领域内获得的知识越来越深入，你会越来越靠近领域前沿，到最后你会自己去扩展前沿。你应该感到自豪，因为你发现了一些一周前才发表的新东西。坚持下去，你就会有新的想法。

以上理由基本都可以用一位评论者的观点进行总结：「如果你的想法之前没有人发现，你要继续做下去。如果已经有人发现了，你应该做得更好。」

当然，除了鼓励之外，有些评论者也理性地分析了「撞车」背后的深层原因以及可以从中汲取的经验教训。

一位评论者表示，如果你的想法经常和别人撞车，那可能表示你的想法不够具体或充分。例如，如果你的想法是「利用GAN进行基于模型的强化学习」或「对视频进行无监督学习以实现图像分类」，那么你的想法总是不可避免地会被别人抢先。但如果你的想法足够充分，比如「分布式强化学习」或「WassersteinGAN」，撞车的几率就要小很多。

此外，该评论者还表示，「撞车」也是一次免费的宣传机会。

如果你的论文大都是在其他人发表的时候完成的，那你应该立刻上传至arXiv，并将它作为并行的研究来讨论。这实际上也是一件好事，意味着你也会在他们宣传论文的时候得到