Axi's Blog
本科生代表致新生发言Blur image

前言#

在老师的邀请下,我在大一新生入学的典礼上作为本科生代表进行了发言,如此想来还是会觉得有些不可思议,曾经大一如此迷茫,第一次考试一败涂地,到如今作为本科生代表进行发言,似乎时间并没有过去多久,但是日拱一卒,还是成为了现在的我。对于 Senior 一些的读者来说,部分的内容是稚嫩的,也欢迎在评论区指正~

正文#

老师们同学们大家好,很高兴有机会作为本科生代表和大家在这里分享我的经历,以及一些见解。

简单介绍一下我自己,我是来自人工智能 2202 的高宁,专业综合排名第四。在我前三年的大学时光中,我充分参与了竞赛与科研。在科研中,我发表过两篇顶会一作,并且以核心贡献者参与了上海人工智能实验室众多技术报告与开源项目。同时我还连续三年作为学校 RoboMaster 队伍的视觉组组长,带领队伍获得若干国奖省奖。同时还创建了 Lumina 具身智能社区,并且维护有数千 Star 的 Github 项目。这里是我的个人主页(https://axi404.top),我平时会有论文阅读以及技术和学习经验分享放在上面,欢迎大家关注。

我今天来这里,主要是和大家,尤其是本科生的新生们来分享一下,如何去卷。卷,这个词汇听上去确实很糟糕,美好的大学生活,丰富的社团活动,充满激情的青春与友谊,大学确实有着无数的可能性,而人工智能专业的下限让你们在市场上仍然可以保持一定的竞争力,只要不因为挂科被淘汰。如何享受生活是每个人都会的,因此让我来讲讲另一个极端,也就是如何全身心投入在学习中并且有所产出。不过留给同学们的,不是如何去按照这些内容去执行,而是去思考,尝试在这两个端点之间找到自己的舒适区,找到你的那个平衡点。

第一件事情在于前瞻性。在我刚刚入学的时候是 2022 年,那时候 ChatGPT 还没有横空出世,大多数人对于人工智能的了解还局限于 AlohaGo,只是在某个智力游戏中取得优胜的程序,而后在十一月份的末尾,ChatGPT 横空出世,一切都变了,一切都按下了快进键。细想起来这是一件很恐怖的事情,从 2022 年到现在,其实也就过去了区区三年,而有关人工智能,甚至计算机领域或者世界,居然已经发生了如此大的变化。你们现在才刚刚入学,而假如说从事科研,则需要至少直博,国内的直博一般以五年计算,那么你们面对的是未来九年之后的未知,说实话,这确实是难以想象的。面对这个飞速演进的世界,我们能做的,也就只有充足地规划,然后留足容错空间。以保研外校举例,当然,事实上西交本身已经是非常优秀的平台,可以托举你们进行非常不错的科研探索。每年的大四此时大约确定Offer,为了稳妥起见,那么提前半年进组,保持竞争力则要有一篇论文发表,论文的周期大约是四五个月,加上运气因素可能的 rolling,往多算可能要一年,而课题的完成,假如由自己主持,则少说半年,也就是大二开始进组科研。在此之前,你已经需要学习大量的基础知识并且广泛地阅读论文。乍一看,你们才大一,还有充分的时间探索这个世界,但是细看下来,时间确实十分紧张。前瞻性是一个很难获得的能力,而缓解前瞻性不足的重点在于规划好每一步,为未来留足容错空间。当然,说到提前规划,如何了解需要学习什么,需要面对什么,我写过一篇博客,叫做致新生的你(https://axi404.top/blog/advise),欢迎大家关注。

第二件事在于第一性原理,找到什么事情是必须的。假如说你按照本科教学培养方案去看,你会发现这是何其长的一条路线,对于按部就班学习的同学,这套方案可以让你在毕业的时候全面认知人工智能以及周边的一系列领域,并具有一定的知识储备,但一旦你确定了某一方向,并且确切按照每一步必须的路线前进时,你会发现,你很轻易地将任何高校的培养方案都远远甩在了身后。伴随着技术的发展,人工智能的主要领域的入门门槛越来越低,如今你不需要学习 CUDA 编程,不需要手动实现反向传播,甚至在 hugging face 的加持下,不到 30 行代码就可以让你流畅运行大多数的主流大模型。君子生非异也,善假于物也,通往深度学习的大树曾经枝繁叶茂也布满荆棘,而在技术和开源社区的发展之后,这棵大树早已已经被剪枝干净,定睛看去,只剩下最核心的主线屹立在那里,通向你感兴趣的领域。当然,抛弃不必要的内容也是必须的,假如你心向科研,那就没有必要在美赛或者各种竞赛上去浪费时间,在德育分中反复挣扎,抓住最核心的事情,并且做到极致,这才是一切的关键。你需要进行的事情,就是充分的调查以及思考,从第一性原理出发,想清楚自己要学什么,再开始进一步的行动。

第三件事在于保持激情。历届以来非常多的同学向我请教过不少的问题,我向来愿意向大家展示最短的路径,如何去学习,需要学什么,然而并不是每一位同学在听后都可以获得学业上的成功。这听上去是一件很正常的事情,不是每个人都可以取得成功,但是问题的关键是,为什么,在众多取得了更大进步的同学中有什么共性。我认为关键在于持续学习,始终对于知识保持热爱与激情,如果你对于科研有兴趣,那么每天阅读 Arxiv 全部的论文是一种乐趣;如果你对于软件工程有兴趣,那么在冗杂的工程文件中耗上一整天是一种享受。同时,量化一切也是有必要的,在长久的学习过程中,很少有人可以自己一直上进,而量化一切带来的好处在于获得正反馈。学习完一门学科或者了解一个领域需要漫长的时间,这期间的煎熬会带来持续的负反馈,一个好的方法是记笔记,不是为了在将来复习的时候使用到,而是在加固你的记忆的同时,随着笔记数量的积累,你会有一个直观的感受,自己这段时间究竟学到了多少东西。我现在每周都会记录周记,来提醒我自己,相较于上一周,我究竟取得了多少进步,而在大学的前两年,我维护了一个自己的列表,我每一天都会将今天学习的内容写到上面,七百三十天,日拱一卒,每一天都相较于前一天有新的进步。

讲了这么多,有不少都是我引以为傲的心法,这些内容看上去是废话,但是实际做到,实际用心去思考并不是那么简单。当然,假如你没有听进去,至少我向你们传播了焦虑,而焦虑在将来的某一天也会作为动力,让你们在学习的道路上前进的更远。需要记住的是,时间是紧迫的,every second counts,而留给我们的时间并没有想象中的那么多。所以,从第一性原理出发,找到自己的需要什么,然后保持前瞻性,并且提前规划,留好容错,之后,在自己计划的道路上持续学习,保持激情。假如说你对于科研有兴趣,欢迎私下来找我聊聊,我也很好奇大家知道了相对更加本质的路径之后,会有怎样的规划,如果你不知道如何去学,也可以看看我的博客。以上就是这次分享的全部,感谢大家的聆听。

本科生代表致新生发言
https://axi404.github.io/blog/speech-undergraduate
Author 阿汐
Published at September 25, 2025
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