Research Methodology
真正的研究能力是一系列微小技能的堆叠，而非盲目吸收热点。
核心原则
- 拒绝“吸收”模式：不要只是被动接受导师、大厂或热门论文的“二手问题”。吸收来的问题往往缺乏对其背后推理逻辑的深刻理解。
- 汉明问题 (Hamming’s Question)：理查德·汉明常问：“你领域里最重要的问题是什么？为什么你不在研究它们？” 顶级研究者必须直面领域的核心难题。
- 结果反推 (Result-Backwards)：设定一个你极度渴望看到的最终结果，逆向推导实现它必须突破的技术节点。
- 两种模式 (John Schulman)：
- 模式一：阅读文献，寻找可以改进的地方（增量式研究）。
- 模式二：选择理想结果，反推研究路径（突破式研究）。
行动建议
- 核心问题清单：写下所在领域最关键的 3 个问题，评估自己是否在研究它们。
- 切换反推模式：抛弃在现有文献上找漏洞的惯性，转向目标导向的研究。
Source: 2026-06-17-x-x-com-minlibuilds-status-2066031310842343907-s-46（来源未公开）
田渊栋：Good Mental Model 的判断标准
Meta FAIR 研究员田渊栋（Yuandong Tian）提出，做研究最忌讳只会背书面知识。判断一个人是否有 good mental model，核心检验方法：
- 用自己的语言重新解释：能否脱离原文，用最简单的话把关键关联讲清楚？
- 质疑假设：这两个核心概念之间的关系是否成立？边界条件是什么？
- 边缘案例推演：能否从已知关系出发，推广到没见过的场景？
考察场景（田渊栋举例）：类似博士资格考试（Qualifying Exam）——老师围绕一个学术问题连续追问，逐步挖掘候选人是否真正理解其中的关联，而不仅仅是背出了定义。只会背，但说不清两者关系，或不知道关系成立条件——这是研究中的大忌。
与当前模型的对比：田渊栋指出，当前 LLM 往往无法做到这一点——难以用极少数据真正预测未来的新结果，缺乏”从关系出发做更多推广”的能力，而这正是人类研究者的核心价值所在。
这与 learning-methods 中 Karpathy 的”理解不可外包”原则高度一致：能够质疑假设、推演边缘案例，才是真正的理解，而不只是信息的搬运。
Source: 2026-07-06-xiaohongshu-xhslink-com-o-6hHNhO0mhXC（来源未公开）