[{"data":1,"prerenderedAt":485},["ShallowReactive",2],{"post-\u002Fblog\u002F2026\u002F2026-08-14-demystification-research":3},{"post":4,"nextPost":278,"prevPost":287},{"id":5,"title":6,"body":7,"description":13,"draft":273,"enableComment":274,"extension":275,"image":264,"important":273,"location":276,"meta":277,"navigation":274,"ogImage":278,"onday":279,"path":280,"seo":281,"stem":282,"summary":283,"tags":284,"__hash__":286},"blog\u002Fblog\u002F2026\u002F2026-08-14-demystification-research.md","祛魅科研，每个研究生的必修课",{"type":8,"value":9,"toc":263},"minimark",[10,14,17,21,24,27,30,41,44,47,50,53,56,59,62,65,68,71,75,78,81,84,91,99,102,105,108,111,114,120,123,126,129,132,137,140,143,146,149,155,158,161,168,171,174,177,180,183,186,192,195,198,201,204,207,210,213,216,219,226,230,237,242,245,248,251,254,257,260],[11,12,13],"p",{},"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。😇",[11,15,16],{},"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。",[18,19,20],"h2",{"id":20},"草台班子",[11,22,23],{},"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。",[11,25,26],{},"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。",[11,28,29],{},"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。",[11,31,32,33,40],{},"有人专门对被 ICML 收录的 Oral 论文进行了复现，并给出了",[34,35,39],"a",{"href":36,"rel":37},"https:\u002F\u002Fx.com\u002FChenhaoTan\u002Fstatus\u002F2079969545629118737",[38],"nofollow","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。",[11,42,43],{},"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。",[11,45,46],{},"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。",[11,48,49],{},"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？",[11,51,52],{},"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。",[11,54,55],{},"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。",[11,57,58],{},"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。",[11,60,61],{},"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。",[11,63,64],{},"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。",[11,66,67],{},"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。",[11,69,70],{},"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。",[18,72,74],{"id":73},"ai-审稿危机","AI 审稿危机",[11,76,77],{},"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。",[11,79,80],{},"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。",[11,82,83],{},"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：",[11,85,86],{},[87,88],"img",{"alt":89,"src":90},"计算机顶会近五年投稿量。自从 2025 年后，大多数投稿量都是翻倍式增长","https:\u002F\u002Fimage-assets.dreams.plus\u002F202608111219721.jpg",[11,92,93,94,98],{},"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，",[95,96,97],"strong",{},"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。",[11,100,101],{},"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？",[11,103,104],{},"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”。",[11,106,107],{},"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。",[11,109,110],{},"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。😅",[11,112,113],{},"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😅",[11,115,116],{},[87,117],{"alt":118,"src":119},"如图，是几个 LLM 在审稿 ArXiv 计算机学科论文时给出的平均得分（10 分制）","https:\u002F\u002Fimage-assets.dreams.plus\u002F202608111210591.png",[11,121,122],{},"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。",[11,124,125],{},"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：",[11,127,128],{},"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。",[11,130,131],{},"在三方中，编辑\u002F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。",[11,133,134],{},[95,135,136],{},"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。",[18,138,139],{"id":139},"手艺人",[11,141,142],{},"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。",[11,144,145],{},"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。",[11,147,148],{},"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。",[150,151,152],"blockquote",{},[11,153,154],{},"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。",[11,156,157],{},"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？」",[11,159,160],{},"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。",[11,162,163,164,167],{},"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。",[95,165,166],{},"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。",[11,169,170],{},"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」。",[11,172,173],{},"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！",[18,175,176],{"id":176},"学术圈",[11,178,179],{},"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。",[11,181,182],{},"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。",[11,184,185],{},"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。",[11,187,188,191],{},[95,189,190],{},"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。",[11,193,194],{},"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。",[11,196,197],{},"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。",[11,199,200],{},"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。",[11,202,203],{},"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。",[18,205,206],{"id":206},"事业意义",[11,208,209],{},"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。",[11,211,212],{},"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。",[11,214,215],{},"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。",[11,217,218],{},"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。",[11,220,221,222,225],{},"大多数普通人活下去本身就很难。因为 ",[95,223,224],{},"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。",[18,227,229],{"id":228},"破局功利化读研","破局：功利化读研",[11,231,232,233,236],{},"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 ",[95,234,235],{},"没有义务背负太多期待","。",[150,238,239],{},[11,240,241],{},"沧浪之水清兮，可以濯吾缨；沧浪之水浊兮，可以濯吾足。",[11,243,244],{},"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。",[11,246,247],{},"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。",[11,249,250],{},"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。",[11,252,253],{},"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。",[11,255,256],{},"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。",[11,258,259],{},"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。",[11,261,262],{},"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？😮‍💨",{"title":264,"searchDepth":265,"depth":265,"links":266},"",2,[267,268,269,270,271,272],{"id":20,"depth":265,"text":20},{"id":73,"depth":265,"text":74},{"id":139,"depth":265,"text":139},{"id":176,"depth":265,"text":176},{"id":206,"depth":265,"text":206},{"id":228,"depth":265,"text":229},false,true,"md","河南郑州",{},null,"2026-08-14","\u002Fblog\u002F2026\u002F2026-08-14-demystification-research",{"title":6,"description":13},"blog\u002F2026\u002F2026-08-14-demystification-research","自 2025 年入学至今，一年光阴悄然而逝，我已步入研二。回望这一年的研究生生活，我的心态与世界观经历了一场彻底而沉重的重塑——曾经的从容平实，如今已被挥之不去的失落感取代。",[285],"thoughts","5MCFbs1-_AYzP3xpVDJ1BYVVmL8G250ZC9iJQ5yNkBM",{"id":288,"title":289,"body":290,"description":294,"draft":273,"enableComment":274,"extension":275,"image":264,"important":273,"location":276,"meta":477,"navigation":274,"ogImage":278,"onday":478,"path":479,"seo":480,"stem":481,"summary":482,"tags":483,"__hash__":484},"blog\u002Fblog\u002F2026\u002F2026-08-13-xie-zuo-yu-yan-de-zhuan-bian.md","写作语言的转变",{"type":8,"value":291,"toc":475},[292,295,298,301,457,460,463,466,469,472],[11,293,294],{},"长期以来，我对自己的博客定位从来不是分享，而更多是给自己看的「笔记」。很多情况是：记录一个刚刚搞懂的东西 → 写下来 → 以后自己查 → 写完就结束。我的博客基本都很短，基本三分钟以内就能读完。大约在 2023 年开始，同时为了学习英语，锻炼技术写作能力，我在疯狂背单词的同时，也可以保持用英语进行技术写作。现在坚持了快两年。所以长期以来，利用英语写作，对我来说压力并不大。写作时不需要追求完整论证，只需要把自己的思路编码下来。哪怕句子稍微生硬一点，只要自己以后能看懂，就已经达成目的。",[11,296,297],{},"过去两年的英语写作之所以轻松，是因为它服务于「笔记」功能——短、线性、结论明确。这种写作不需要复杂的逻辑嵌套，不需要反复回看和修改结构，英语的线性特征反而成了一种约束，帮你把想法压缩成清晰的短句。",[11,299,300],{},"但是后来，情况发生了变化，我的博客从「给自己看的笔记」的定位，开始转移到了「表达与推演」。当写作从记录变成表达与推演，语言就从工具变成了负担。写作负荷不是恒定的，它会随着结构复杂度和语言熟练度的乘积而非线性增长。",[11,302,303,304,456],{},"文章越来越长，关于技术写作的部分，有的文章我需要插入大量的 ",[305,306,310,333],"span",{"className":307,"translate":309},[308],"katex","no",[305,311,314],{"className":312},[313],"katex-mathml",[315,316,318],"math",{"xmlns":317},"http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002F1998\u002FMath\u002FMathML",[319,320,321,328],"semantics",{},[322,323,324],"mrow",{},[325,326,327],"mtext",{},"LaTeX",[329,330,332],"annotation",{"encoding":331},"application\u002Fx-tex","\\LaTeX",[305,334,338],{"className":335,"ariaHidden":337},[336],"katex-html","true",[305,339,342,347],{"className":340},[341],"base",[305,343],{"className":344,"style":346},[345],"strut","height:0.8988em;vertical-align:-0.2155em;",[305,348,352,357,362,394,398],{"className":349},[350,351],"mord","text",[305,353,356],{"className":354},[350,355],"textrm","L",[305,358],{"className":359,"style":361},[360],"mspace","margin-right:-0.36em;",[305,363,366],{"className":364},[365],"vlist-t",[305,367,370],{"className":368},[369],"vlist-r",[305,371,375],{"className":372,"style":374},[373],"vlist","height:0.6833em;",[305,376,378,383],{"style":377},"top:-2.905em;",[305,379],{"className":380,"style":382},[381],"pstrut","height:2.7em;",[305,384,386],{"className":385},[350],[305,387,393],{"className":388},[350,355,389,390,391,392],"mtight","sizing","reset-size6","size3","A",[305,395],{"className":396,"style":397},[360],"margin-right:-0.15em;",[305,399,401,405,409,448,452],{"className":400},[350,351],[305,402,404],{"className":403},[350,355],"T",[305,406],{"className":407,"style":408},[360],"margin-right:-0.1667em;",[305,410,413,439],{"className":411},[365,412],"vlist-t2",[305,414,416,434],{"className":415},[369],[305,417,420],{"className":418,"style":419},[373],"height:0.4678em;",[305,421,423,427],{"style":422},"top:-2.7845em;",[305,424],{"className":425,"style":426},[381],"height:3em;",[305,428,430],{"className":429},[350],[305,431,433],{"className":432},[350,355],"E",[305,435,438],{"className":436},[437],"vlist-s","​",[305,440,442],{"className":441},[369],[305,443,446],{"className":444,"style":445},[373],"height:0.2155em;",[305,447],{},[305,449],{"className":450,"style":451},[360],"margin-right:-0.125em;",[305,453,455],{"className":454},[350,355],"X"," 公式、推导和演绎过程。此时再使用非母语进行技术写作时心智负担显著增大。短文里，一句话如果不知道怎么写，一般情况可以用简单句子绕一下，问题不大。但是到了长篇技术文章，可能连续几页都在描述一个复杂的思想。这时候需要同时控制数学符号、技术概念、论证结构、前后术语一致性、句法，还有段落之间的衔接。于是工作记忆里面同时跑着很多东西。",[11,458,459],{},"而且，长篇博客并不是一次写完的，很可能需要花上几个星期慢慢打磨，或者经常回顾我自己的博客的思想。写作的时候，我大多数时间都在思考：「这个理论到底应该怎么解释？」。但是，结果脑子里却不断出现：「这里应该用 which 还是 that？」、「这个东西应该叫 representation 还是 formulation？」、「这个词性是否合适，有没有对应的名词形式？」之类细枝末节的语法问题。久而久之，写作起来会非常累。在短文本写作里，这种差异几乎感觉不到。但当文本从几百字增长到几千、几万字以后，语言的视觉结构、信息密度、词法形态、定位效率和工作记忆负担都会开始成为写作系统的一部分。",[11,461,462],{},"另外一种原因，英文是线形文字，阅读效率天然就很低：想在长文中定位到某一块位置，必须要从每一段从头开始逐行扫过，无法像汉字那样逐块扫描。很多时候我在长文写作中，需要不断地往回头看。而英语的语法线性强，从句嵌套多了以后，读者和作者都容易迷失。因为汉字同时包含视觉图像和声音两种信息，它信息密度和视觉辨识特征，使中文文本非常适合视觉扫描。而英文单词之间存在大量空格，真正有语义重量的东西被拆成了很多视觉单元。所以当文章达到几千甚至上万字以后，回来看自己几周前写的东西，会出现一种很奇怪的体验：中文是在「看结构」，英文更容易变成「读句子」。所以，就导致语义单元和视觉单元不对齐——一个概念可能要三四个单词才能表达，视觉上要扫过更长的距离才能抓住一个完整意群。",[11,464,465],{},"其实不止是我，很多技术写作者都会遇到一个问题：语言不是中性的容器，它会反过来塑造你思考的形状。",[11,467,468],{},"笔记型写作的特点，思维已经完成。只是在编码一个已经清晰的结论，供未来的自己检索。表达与推演型写作则不同，写作本身就是思维过程。你在写的过程中推演、发现、修正。文字不是思维的镜像，而是思维的工具。当写作成为思考工具时，语言就不再只是输出端的问题，而是输入端的问题。非常需要语言来帮助你组织尚未成形的想法，来试探逻辑的边界，来连接不同的概念。",[11,470,471],{},"从此以后，我的博客功能，从以前的博客 externalized memory（外部记忆），到现在逐渐变成了 externalized thinking（外部化思考）。",[11,473,474],{},"也许从英语写作到中文写作，是在为思维本身让路。让认知资源从语言操作中解放出来，还给真正的思考。",{"title":264,"searchDepth":265,"depth":265,"links":476},[],{},"2026-08-13","\u002Fblog\u002F2026\u002F2026-08-13-xie-zuo-yu-yan-de-zhuan-bian",{"title":289,"description":294},"blog\u002F2026\u002F2026-08-13-xie-zuo-yu-yan-de-zhuan-bian","长期以来，为了学习英语并增强熟练度，在技术写作时，我都会刻意使用英语来写作。但是后来我发现使用英语的阅读和思考心智负担非常大。从笔记到表达与推演，写作目标发生变化后，认知资源也需要实现对应的重新分配。",[285],"GgbL6w_I6tbQihpjDly03_3pFg9J3kM5x2weDCk5vHw",1786880520430]