最近花了两天时间，把张小珺对谢赛宁（DiT一作）的7小时马拉松访谈完整听了一遍，全程手动笔记，整理出以下几点让我印象最深刻的关键点。
1️⃣找到你的底层问题，不被热点带跑
谢赛宁在访谈中最触动我的一句话是：他把自己定义为“做representation learning的人”。在他眼里，具体技术热点会不断更替，甚至有些方向最终会被证明是阶段性的弯路，但表征学习是一个更恒久、更基础、尚未被真正解决的问题。
换句话说，与其追逐一个又一个风口，不如花时间想清楚：自己真正想解决的那个“底层问题”到底是什么？然后围绕它长期耕耘。这种“以不变应万变”的研究哲学，或许正是他能做出DiT这样开创性工作的关键。
2️⃣95%的沮丧是常态，不必因此怀疑自己
何恺明在一次讲座中坦言：“科研中95%的时间是令人沮丧的。”连这位ResNet之父、三获顶会最佳论文的AI大神都觉得科研煎熬，普通研究者又何必因为几周没有进展就自我怀疑？
这让我意识到：科研中的挫败感不是例外，而是常态。接纳它，才能走得更远。
3️⃣像黑客一样去做研究，动手比空想重要
谢赛宁反复强调一个观念：好的创意不是想出来的，而是“玩”出来的。他鼓励研究者像黑客一样去做研究，动手、尝试、推公式、读论文、找联系。与其坐在那里空想“这个idea够不够好”，不如赶紧写几行代码跑一跑。
研究是非线性的，往往是长期积累之后，突然在某一点上收敛，事后才能看出逻辑。所以，别怕试错，也别怕走弯路，动手本身就是通往正确答案最短的路。
4️⃣更多值得记住的点
最后，把谢赛宁访谈中我觉得最有价值的部分梳理出来：
1、成长路径：他不是标准优绩路线上来的。童年跟着母亲旅行，在父亲的书房里杂食阅读，很早就接触电脑和BBS。他说自己是越来越清楚自己想做什么，并越来越敢为此承担不确定性。
2、技术哲学：他被视觉吸引，不只是因为它热门，而是因为他相信视觉连接着智能本身。解决视觉不是只解决视觉，而是在触碰智能的本质。
3、创业思考：访谈后半段，他已经站在组织者和路线设计者的角度思考问题。研究的意义不止于发论文，更在于如何推动一个领域的整体进步。
-
以上是我整理的感悟，希望能给正在科研路上摸索的朋友一些启发。
