从 2025 年开始入学读研，到现在已经有一个年头了，不知不觉已经研二了。在过去的一年的研究生学习中，我发现我的心态、世界观经历了一次完整的、打击性的重塑。如果说之前我的心态是中规中矩，那么现在则是满心失落。自从经历过完整的科研训练，调研课题、找 idea，做实验、处理数据、撰写论文、修改文章、等投稿、写 Rebuttal、拒稿再转投、论文改版等一系列流程完整经历过后，只剩下满心苦涩。一度怀疑，我们搞的这个所谓的「科研」的价值和意义。😇

因为笔者读的研究生是计算机工程类专业，对于其他理工科领域、文科领域，笔者不是很熟悉，所以以下观点体验仅适用于该专业。

草台班子

第一个对我的改变就是对学术成果的怀疑。学术圈的科研，其实并没有那么高端，可以说是草台班子。

在读研之前，我一直认为学术论文其实是非常高端的东西，至少是可信度很高的参考。但是读研之后，这个想法被改变了：绝大多数论文，他们的观点、数据、实验，看看就好，不必认真。

一篇论文的结论，往往只有作者自己的机器上成立。审稿人不会复现，编辑不会复现，引用者也不会复现。大家都默认了这个不可验证的游戏潜规则。论文并不是经过验证的知识，而是一个经过美化的故事。

有人专门对被 ICML 收录的 Oral 论文进行了复现，并给出了论文的报告信息。结果发现，在 105 篇完整的复现论文中，只有 27 篇复现了超过 40% 的声称效果，剩余的几乎无法复现，要么效果不达标。原因包括代码无法运行、文件缺失以及模型已弃用等等。

复现困难确实是机器学习领域长期存在的问题。因为，CUDA 版本、显卡型号、CPU 型号、PyTorch 框架版本，可能都有大量隐蔽的细节差异，如果再组合起来，那么效果就完全无法验证。实验中的很多关键 Hack（比如特定的随机种子、数据预处理的微妙顺序、超参数的精细调节）可能只存在于作者的实验笔记或潜意识里。这些隐性经验很难通过文字传递，导致复现者像在黑暗中摸索。

甚至如果作者的代码里有 Bug，也很可能会造成完全错误的结论。我曾经跑过前人的基线实验，发现一篇论文，他的某个指标又非常虚高。最后才发现，作者对数据集根本没有清洗干净，也就是说，这份成绩是假的。

但问题是，这个论文已经被大量后人引用且作为基线了，后人想要再投稿，那么他的成绩必须要比这个假成绩更高，但是你根本比不过这假成绩，怎么办呢？你只能偷偷摸摸用点魔法手段，万不可认真，否则反而会显得像是你做错了，审稿人不接受。后来的研究者反而成了受害者。这不就是难为后人么？

所以，后人也只能不得不逼着也参与这种数字游戏，偷偷使用手段。结果就是，学术论文逐渐沦为一场“数字通胀”。每一篇新论文都在前人的数字泡沫上再吹一层泡沫，直到某个数据集上的准确率达到 99.9%，然后这个方向就“死掉”了——因为没人能再超越了，而大家都知道那个 99.9% 是假的，但谁都不想捅破。

这已经超出了学术不端的范畴，演变成了一种系统性的「囚徒困境」，很遗憾，这种困境，在学术圈里几乎无解。

无法复现不一定是作者故意有造假意向，而是因为深度学习本身就是一个巨大的黑盒，可验证性、可解释性非常差。很多错误，作者不一定能及时发现，审稿人也不一定能发现，于是，“只要能 work 就能发文”。当审稿人面对一篇充满“惊艳”实验数据的论文时，他既没有算力去复现，也没有理论工具去证伪其内部的混沌过程。于是，审稿的标准退化为：“只要故事逻辑自洽，且结果看起来比 SOTA（当前最优）高，我就信。”这就给出了巨大的浑水摸鱼的空间。

这种无法复现的现象，也会给自己带来很多的麻烦：如果你的文章需要依赖前人的工作，但是前人的工作本身就有问题，那么你的工作就几乎不可能顺利下去。你只能花大把时间来反思、调试，最后还很可能一无所获。

最后被浪费大把的时间和精力。这种消耗是精神凌迟。后续工作往往不得不替它买单。

有时候，我也甚至怀疑作者是故意在开源里缺斤少两，删减关键代码和文件或者埋入 Bug，或者论文被 Accept 后立即下架数据集，极力避免复现。😇要知道，审稿人通常只有 2-3 位，他们在几周内免费审稿，不可能复现你的实验，也无法验证你的原始数据。他们主要检查的是逻辑是否顺畅和方法是否看起来合理，而不是结论是否绝对正确。

学术论文它的首要目标是发表，而不是传世。为了发表，作者必须讲一个完整且自洽的故事。他们会突出最漂亮的数据，而弱化不支持的“噪音”结果。所以，他们会在讨论部分夹带私货，把故事讲得更有吸引力。它也确实是痛苦的。因为这意味着你失去了一个可以无条件信任的知识权威。

AI 审稿危机

读研起到现在，我已经投稿了三篇文章，这点我是有亲身体会的。

另一种尴尬是 AI 时代的审稿危机。AI 时代的恶果就是，论文灌水越来越容易。往常，写一篇论文很可能需要一学期、大半年的时间，要辛辛苦苦做实验、分析结果、画图表、斟酌写作。但是现在不一样了，利用自动化学术 Agent 如 AutoResearch，只要输入合适的提示词和模糊的想法再交给 Agent，它两天时间就可以编出一篇像模像样的论文，自动编写程序做实验，自动画图表，一个人一个月就能编写出 10 篇论文，直接投到顶会轰炸。

AAAI 在 2026 年收到了五万多份取号，几乎是 2025 年的两倍。而前年 2024 年才不过九千多份，短短两年时间就增长了五倍！其实不止 AAAI，其他的计算机会议的投稿量也是几乎翻倍增长。假设每篇论文标准配备 3 名审稿人，组委会将需要管理 120,000 份独立审稿意见：

这就会导致一个后果：劣币驱逐良币。审稿体系正在加速崩溃。就算你辛辛苦苦完成了心血，设计实验，写好文章，审稿人也几乎不会认真看你的文章，而是直接交给 LLM 敷衍。 因为审稿人压根无法区分哪篇论文是 AI 写得，哪篇不是。更糟糕的是，学术领域是高度分化的，审稿人极有可能也不熟悉、也不理解你的研究领域。所以，他也只能同样一股脑交给 AI 审稿。

在这种情况下，灌水零成本，中间大量灌水的作者和敷衍的审稿人占多数。认真的审稿人和认真的作者只能被动深受其害。受害的永远只是认真搞学术的你。在这种情况下，审稿工作还能正常进行下去吗？

而 LLM 审稿本身就有很大的问题，AI 并不会理解你的文章，LLM 的幻觉问题众所周知。它会用非常刁钻的角度在你的文章里挑刺，哪怕是没有问题也会制造出一些问题。这是因为 LLM 在训练、SFT 偏好微调的时候，天生就倾向于给你打低分。LLM 并不真正拥有论文作者的研究上下文。它尤其容易犯一种很危险的错误：把“我没理解”转换成“作者的方法存在问题”。

LLM 模型学习到的统计规律是：“审稿”这个动作的语义空间，几乎完全由“批评性词汇”构成。因此，即使一篇论文毫无瑕疵，模型根据概率分布生成的“审稿风格”文本，天然就带有负面倾向。SFT 微调的时候，宽松的论文意见并不受欢迎，为了要尽可能压榨 LLM 能力，在微调的时候会特意设计出非常严苛的训练案例。这种奖惩机制直接塑造了模型的“人格”：它必须“生产批评”来证明自己的价值。哪怕没有真实缺陷，它也会启动“防御性挑刺”模式，利用模式匹配强行构造出看似合理的问题。

我的文章被拒稿过一次，三个 Reviewer 里两人给出的意见，明显就是 AI 复制粘贴的。😅 但是你不能抗议，你还要捏着鼻子忍着恶心，在 rebuttal 里面假模假样地感谢审稿人，再假模假样地写 rebuttal，跪求他赏赐一口饭吃。😅

审稿体系存在一个非常明显的权力不对称。Reviewer 可以随意评价“The novelty is insufficient.”而作者很难说：“你根本没读懂我的论文。”因为作者没有证据。另外，Reviewer 可以洋洋洒洒写出几千字的审稿意见，没有字数限制，而作者给的 Rebuttal 却严格限制在几百字以内。这也是最恶心的一点😅

试过把 21-23 年，GPT 出来以前的三大顶会里，已经发表收录的论文随机爬下来，投给 AI 审，50 篇里 30 多个 weak reject，10 多个 weak accept，剩下的全部都是 reject。一篇 accept 都没有。后 AI 时代所谓的顶会论文已经变成笑话哩。

审稿人因为反驳文太长而疲惫，作者因为审稿人固执而绝望。当作者知道审稿人是 AI，审稿人知道作者用了 AI 时，作者 - 审稿人 - 编辑三方之间的这场学术对话，就彻底沦为了一场荒诞剧。这就造成了非常滑稽的景象，AI 写 AI 审：

用 AI 写论文、写代码，再用 AI 初审，根据 AI 的意见修改，完成初稿。审稿人拿到初稿，再交给 AI 审稿，用 AI 的意见给出 review 意见，作者拿到 AI 写的意见后再交给 AI 写 rebuttal。审稿人再用 AI 根据 rebuttal 做出决定。堪称学术出版领域正在逼近的赛博朋克式奇观。

在三方中，编辑/主席的地位最为尴尬。当所有文字意见如审稿、反驳都由 AI 生成时，编辑失去了判断学术创新性的任何抓手。他唯一能做的，就是检查流程是否走完：AI 是否提了 3 个问题？作者是否逐条回复？回复长度是否达标？只要格式合规，就可以按下接受键。学术判断的权力，在此刻已完全让渡给了硅基算法。

所以，能否发顶会、顶刊，实际上已经越来越像摸彩票中奖的运气、概率问题，跟你的文章质量、工作效果已经几乎没有什么关系了。

手艺人

硕博生这个身份曾经是不少人引以为傲的根本。但是真正体验过他们的生活，也会发现他们本质上和流水线的螺丝工人相差无几，这种生活状态其实是非常压抑的，如果过这种日子，那只能用「熬」来形容。

硕博生本质上也是出卖高强度脑力劳动换取生存资格的劳动者。跟工地上抗水泥的农民工、顶着大太阳湿透衣服的清洁工没有本质区别。

对于理工科研究生，996 是常态，实验室的灯永远亮着。每天睁眼闭眼就是要面对屏幕上密密麻麻的实验数据、代码和仪器。高强度脑力劳动后，带给身心的除了疲劳还是疲劳。日子久了，精气神会被消磨掉，慢慢丧失对这个世界的好奇心和一切欲望，不想谈恋爱，不想出去旅游，哪怕是手里的游戏，日子久了玩起来也没意思。

到周末后，只想在床上躺着，啥也不干。脑一旦被单一的高强度任务长期占据，负责发散思维、感受情绪、产生欲望的脑区就会被持续抑制。只像一个漂浮在数据海洋里的意识，拖着一具沉重而麻木的肉体，犹如冢中枯骨而已。

这是最致命的。当你看清你所做的研究可能只是学术游戏里的一个废棋，对外部世界毫无影响时，熬就变成了一种精神上的凌迟。不禁会问，「我做的这一切，受了那么多折磨，到底有什么意义？」

工人进厂时，起码能自知之明、清醒地知道这是出卖身体，用劳动换生存。但硕博生被社会、被家人、被曾经的自己赋予了天子骄子、知识精英的光环。当现实变成日复一日地跑数据、伺候仪器时，日子久了你会有这样一种感觉：自己并不是一个人，而是一个庞大机器中的一颗零件。

硕士生（Master）也不是大师。博士生也不博学。他的知识广度，甚至还可能不如一个高中生。读研后，你的视角只会被限制在高度狭窄且专业的小领域里。 在自己的学术孤岛里自娱自乐。

中世纪的经院哲学家热衷于争论「一个针尖上能站几个天使」，而今天的学术圈，大量精力被消耗在维护主流范式上。正如前文所提到的，学术论文本身也是高度固定化的、范式的。有时候你不会感觉自己「在创造一个想法」，而是「完成一个八股文」。

如果要比喻硕博生这个群体的身份，它更像是一个高度程序化的手艺人、螺丝工。搞科研的流程本身就是高度固定化、流水线化的。调研、idea、实验、写作、改稿、Rebuttal。这一圈下来，恭喜你，你已经是一名合格的劳工！

学术圈

曾经对学术圈的浪漫想象，至少代表了知识的前沿、先进的生产力和思想文化，具有进步性。我其实对科研领域内的学者，高校里的教授、教师等群体，长期是存在敬仰的，认为他们或多或少都是代表了人类开拓认知知识、征服星辰大海的一批人，在心里也会敬三分。

现在才知道，学术圈其实是高度封闭的。因为知识本身就有很强的入门壁垒，当人类认知突破到一定边界时，工具、术语和范式的复杂度必然形成门槛，学术方向往往会走向高度分化、隔行如隔山的细碎分支，各个分支又会高度壁垒。这就造成了学术圈的高度封闭性。

其实，越是高度封闭的圈子，越容易产生高度固化的权力结构，行事作风越是封建化、越是讲政治。😅其实现在的学术圈其实跟欧洲中世纪的经学院教派之争、西藏喇嘛们的辩经并没有什么区别。那些专家，领域学者，头衔看得是挺唬人，但做的无非在极度封闭的圈子里，用只有内部人能懂的黑话，争论着对外部世界影响甚微的问题，而决定胜负的常常不是真理，而是资历、人脉和对经典的诠释权。

学术圈，其实比大多数人想象的还要小。 因为现代学科已经进入高度分化、高度专业化的时代了。如果细分下去，全中国十四亿人里，同一个领域的研究同行很可能不超过百人，甚至十几人。在一个村落里，任何小动作，全落在这几十个低头不见抬头见的人手里。这里没法对事不对人，因为在结构上，所有的事，最终都是人的事。

然而，现在的学术圈是零和博弈，资源是极其有限的。这个在申请基金、文章版面、学术交流等等活动中，只要有人胜出，必然会有人落选。这也就意味着，你的小圈子里，可能到处都在「树敌」。这并不意味着本人有错，而是你的存在，本身就是威胁。

所以遇到同行暗中使绊子，也是常见的事。你的审稿人很可能跟你的导师有竞争或者过节，就直接轻松 Reject 你的心血。即使现在的审稿制度大多是双盲制，在一个领域只有几十上百人的圈子里，根本不存在真正的双向匿名。看研究问题、看方法、看引用的文献，审稿人闭着眼都能猜到这篇稿子出自哪个课题组。

对一个埋头苦干的学生来说，这是最深的打击。你相信公正，相信学术质量至上。然后，一堵由学派、人情、资源争夺构成的墙，悄无声息地挡在你面前，将你的心血轻松驳回。你甚至没有一个明确的敌人去质问抗争，你甚至不知道你的敌人是谁，又得罪了谁，只剩下无尽的无力感和被戏弄的愤怒。这种被暗算的体验会深刻腐蚀对学术共同体的信任。

像中世纪的领主分封土地一样，大牛导师和顶尖实验室把持着顶级期刊的版面、重大项目的经费和学阀圈子的话语权。你想在他的领地上发文章，就得遵循他的范式、引他的文章、甚至拜他的码头。学术圈的游戏规则是，正确不等于接受。投稿像一场赌博，审稿人的口味、当期版面、甚至运气，都比你那篇精心打磨的论文权重更高。

事业意义

虽然小时候有「长大要当科学家」这种理想，但是，个人认为「学术」这条路并不适合像我这样的平民子弟。没有充裕的家底和财力作为后盾，吃学术这碗饭，也是一种高风险职业。

我觉得那些在学术圈里搞研究的人，其实也挺可悲的。自己把大量的青春，时间，精力投入到自己的课题里，勉强能讨得经费，靠这个饭碗。因为，选择某个研究领域，在初期往往带有偶然性。但一旦投入，就成了无法回头的豪赌。赌的是这个方向在几十年内不被证伪、不被超越、不被认为是死胡同、不会没落。他用的是几十年的青春和精力做赌注，用最严谨的头脑，从事着一项本质上充满不确定性的高风险事业。

如果有人突然跳出来用新理论、新范式挑战他，或者推翻了他的观点课题，这无异于把他降维打击成了一块废品，弃之如敝履，这不是嘲讽，而是真实的悲剧。在高度职业化的学术圈里，一个人的身份、地位、自尊，都深深扎根于他那一亩三分地的研究课题。

当他的理论被推翻，在外人看来不过是一个观点被证伪。但对他而言，无异于整个学术人格被判处了死刑，在这个圈子里，会被迅速边缘化，从而判了死刑。他毕生构建的意义大厦，瞬间崩塌为一座废墟。这就是一种存在主义危机。

大多数普通人活下去本身就很难。因为 他们的人生，还有其他责任 。若压制住七情六欲，寒窗几十年，去碰学术圈，也未免太委屈了。如果一个人 25 岁读博士，30 岁左右博士毕业，然后经历博士后、非升即走、青年项目竞争，他可能在四十岁前都处于高度竞争状态。而同期进入工业界的人，可能已经积累了财富、住房和职业资本。

破局：功利化读研

在中国，虽然知识分子往往被冠以社会期待的光环，但是这也是一种负担和枷锁。请记住：我们是普通人尤其是出身平民家庭，我们首要目标是生存。在生存生计成为问题的时候，我们 没有义务背负太多期待。

沧浪之水清兮，可以濯吾缨；沧浪之水浊兮，可以濯吾足。

请卸下你的「学术羞耻感」。把研究生学历视为一份职业准入资格证，而非学术朝圣。学术职业是一种高风险选择，而不是所有人都必须承担的使命。

如何破局——功利化读研不失为一种出路。研究生必须思考：我读研的目的是为了什么？获得更好的就业门槛，暂时避开竞争激烈的就业市场，获得更多选择权。这完全是一种合理的人生规划。

首要的当然是毕业、混文凭，获得硕博的身份————这也是最现实、也最重要的一条。所以，在读研前期，你的一切目标是，必须以尽可能短的时间，完成最低毕业要求。大量水论文、蹭项目就足矣，不需要尽善尽美。科研嘛，也就那样，随便搞搞就行。

这是功利化读研真正的溢价所在。既然科研只求及格，那你必须把多出来的精力毫无愧疚地投入生存技能的构建。

在当前的环境下，「包装」比「做事」更重要，「数量」比「质量」更重要。不要把自己的全部人生价值绑定在学术成果上。科研如此，创业如此，艺术如此，很多长期主义事业都是如此。我不需要证明自己是英雄，我只需要把自己的人生过好。知识值得敬畏，但人的生命也值得敬畏。学术可以是人生的一部分，但不必成为人生的全部。

希望研究生们，不必神化科研、不必自我内耗、不必绑定学术理想，认清行业真相后，依然可以清醒活着、务实成长。

到最后，这种「虽千万人，吾往矣」，本身就有壮士断腕的秋风式悲凉，不是吗？😮‍💨