專訪 | 對科研的堅持，助我圓夢斯坦福

在上個招生季，斯坦福大學(xué)共收到47,450份本科申請，超過前一年申請數(shù)達(dá)3,000+，這也是該校歷史上規(guī)模最大的申請本科人數(shù)。其中有2,040位申請人收到該校的入學(xué)邀請。去年斯坦福大學(xué)的錄取率為4.3%，創(chuàng)學(xué)校歷史新低。

據(jù)不完全統(tǒng)計，斯坦福大學(xué)2023屆早申請錄取的中國學(xué)生（包括在中國就讀的外籍學(xué)生和在國外就讀的中國籍學(xué)生）為數(shù)不多，在這次早申請階段，錄取中國學(xué)生不足10人。有方優(yōu)秀學(xué)員 Leo ，獲得了斯坦福常規(guī)申請階段（RD）提早通知錄取。他是如何從科研小白，到收獲2017丘成桐中學(xué)科學(xué)獎（計算機(jī)）全球銅獎，并在非常稀有的常規(guī)申請（RD）提早通知中，即獲得斯坦福大學(xué)錄取？

讓我們一起聽聽Leo怎么說！

Q 在備戰(zhàn)丘獎的過程中，你也一直參與有方學(xué)者的科研課題，可以先簡單介紹一下科研課題和成果嗎？

Leo：簡單來講的話，我們這個課題做的是通過金屬價格的波動預(yù)測稀缺金屬公司的股價，主要涉及到了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用。當(dāng)時項目成果是股價預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到了66%，我們還做了一個交易策略，針對了A公司的股價進(jìn)行了測試。最后結(jié)果是一年中我們的交易策略的收益達(dá)到了400%，超出了原本股價自然增長收益的147%。

《金屬價格的波動預(yù)測稀缺金屬公司的股價》課題論文節(jié)選

Q 為什么會選擇這個課題？是有什么吸引你的地方嗎？

Leo：有兩點吧。在參加這個課題之前，我對于機(jī)器學(xué)習(xí)跟算法只是單純很感興趣。然后導(dǎo)師在開始階段給我上課講了很多算法，大概每周講一個新的算法或者模型，讓我很期待。另外一點的話，在寫論文之前我做了很多背景調(diào)研，導(dǎo)師也講了很多文獻(xiàn)跟背景知識。我原來以為僅僅只做一個計算機(jī)的課題，但是沒想到實際上發(fā)現(xiàn)做課題的時候和產(chǎn)業(yè)結(jié)合有很大聯(lián)系。

Q你覺得這個課題的最大意義在哪里？遇到過什么比較困難的地方嗎？

Leo：這個課題最大的意義在于，我們對于金屬稀缺性提出了一些新的想法吧。因為以往我們常用靜態(tài)的指標(biāo)來量化金屬的稀缺性，但是這個靜態(tài)指標(biāo)更新頻率低且數(shù)據(jù)稀缺，我們嘗試通過看稀缺金屬供應(yīng)商的股價來判斷，從而間接在課題里引入了時效性這個概念。模型剛開始很順利，而且這個模型得出的結(jié)果數(shù)據(jù)非常好，可能有點掉以輕心了。但是后來發(fā)現(xiàn)在做模型訓(xùn)練的時候，不小心把未來數(shù)據(jù)也放進(jìn)去了。但是這部分的數(shù)據(jù)是不能用的，會影響到模型的最終效果。

最困難的就在于如何去優(yōu)化模型，然后我們也嘗試了各種方法去優(yōu)化：比如data preprocessing, 引入新的模型，參數(shù)調(diào)整等等。

Q 在整個科研過程中，導(dǎo)師對你提供的幫助主要有哪些？

Leo：在全程的輔導(dǎo)中，我覺得關(guān)鍵的還是導(dǎo)師對于計算機(jī)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的輔導(dǎo)。導(dǎo)師每周都會給我很認(rèn)真的講計算機(jī)的模型和數(shù)學(xué)推導(dǎo)。其實如果單純想要做課題的話，對于數(shù)學(xué)推導(dǎo)這些內(nèi)容，老師完全沒有必要講那么細(xì)致的，但是老師仍然很耐心地講了。這方面讓我很感激。另外一個方面的話，就是讓我對整個科研過程有了一個更加深入的了解。從前期選題，到實踐做模型，再到論文寫作……

Q 你覺得導(dǎo)師對你幫助最大的是哪些方面呢？為什么？

Leo：幫助最大的是論文寫作這方面，因為之前我其實是完全不懂的。但是后來在導(dǎo)師的幫助下，我對于論文撰寫的整篇脈絡(luò)都非常清晰。說點題外話，當(dāng)時我看了一下我們計算機(jī)科目競爭者們的一些論文，發(fā)現(xiàn)我們這組的脈絡(luò)是最清晰的，非常規(guī)范。還有另外一個方面就是整個課題做下來，我從導(dǎo)師那里學(xué)到了如何去自主學(xué)習(xí)的方法，我感覺這是對做科研來說非常重要的技能。因為我從小文科比較好，還是后面高一的時候才開始對計算機(jī)感興趣的（笑），所以要學(xué)的東西非常多，在科研過程中很需要學(xué)會自己去學(xué)習(xí)。

Q 你有什么比較特別的自主學(xué)習(xí)方法可以給大家分享碼？

Leo：舉個例子啊，在讀課本的的時候如果碰到一些概念不了解的地方，我就會去YouTube上搜視頻看。因為視頻上會把算法可視化，很生動形象。另外一個就是我看課本其實會比文獻(xiàn)多，因為課本會介紹得更加詳細(xì)。大概就是這兩個方法，實在解決不了才會去問導(dǎo)師。

Q 從你接觸科研到現(xiàn)在的整個過程中，覺得自己最大的收獲是什么？

Leo：就像剛才說的，自主學(xué)習(xí)的能力，不過多依賴?yán)蠋煛Ｗ隹蒲械脑挘嗑褪沁厡W(xué)邊做，不可能像平時上課那樣完整按照系統(tǒng)來學(xué)習(xí)，所以自主學(xué)習(xí)能力是很重要的。如果你對某個學(xué)科非常感興趣的話，最好的去保持興趣的方式就是去做科研。我覺得科研和學(xué)術(shù)活動之間的區(qū)別還是挺大的，學(xué)術(shù)活動就是要求我們按照出題人的思路來解題，但是科研不能這樣，要自己去思考創(chuàng)造自己的套路。而且科研是真的能夠勾起一個人的興趣，就比如說我，9年級的時候我根本不可能想到自己會對計算機(jī)感興趣

Q 從準(zhǔn)備課題前到參賽一直都有參加我們有方學(xué)者的科研課題，分享一下你平時在科研學(xué)術(shù)上每周投入的時間？

Leo：前期上課的話，當(dāng)時是每周有2小時左右，課后會有編程作業(yè)，大概也是2個小時左右。課后的知識鞏固時間也是每周1小時。在做丘獎?wù)n題的時候，每周是2-3小時。但是因為那段時間我在準(zhǔn)備別的東西所以時間壓縮很嚴(yán)重，現(xiàn)在想想其實應(yīng)該每周花更多時間的。然后就是開學(xué)前一周是10-17小時這樣。

Q 那你覺得在這個科研過程中，我們有方教育提供了什么樣的幫助呢？

Leo：我最感謝有方的地方就是給我介紹了我的導(dǎo)師。如果沒有有方，我想要接觸領(lǐng)域內(nèi)一流的資源是很難的。包括我后來在參加丘獎的時候，發(fā)現(xiàn)在師資這一塊也都十分稀缺，所以有方能夠提供這樣優(yōu)秀的老師，我很感謝。還有一點就是，有方對整個科研過程的安排和跟進(jìn)很到位。經(jīng)常會有督導(dǎo)來關(guān)心我們的科研進(jìn)度。特別是最后科研論文提交階段，一直都會有跟進(jìn)，保證我們能夠按時提交論文。

Q 如果你有學(xué)弟學(xué)妹想?yún)⒓涌蒲谢顒拥脑挘徽撌怯蟹降目蒲姓n題還是學(xué)校的科研項目，提幾個你覺得有價值的建議給他們？

Leo：

第一點，最重要的是有興趣。我當(dāng)時參加科研也不是為了參加比賽，就是因為自己感興趣。像我，一開始基礎(chǔ)其實很薄弱，起步很困難，遇到的問題也層出不窮。這種時候興趣能夠保證我對于科研的堅持度。

第二點，如果科研打開了你興趣的大門，那么就不要做了一個課題就結(jié)束了，要繼續(xù)在學(xué)術(shù)的道路上往前走。

第三點就是，基礎(chǔ)知識非常重要。做科研的時候可能我們一開始會想要做個高大上的東西，但是并不能為了出結(jié)果而出結(jié)果。我一開始為了打牢基礎(chǔ)花了很多時間，雖然有些基礎(chǔ)知識對結(jié)果沒有太大的幫助，但是對于你未來的科研道路還是很重要的。

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