引言： 在人工智能领域，发表论文仅仅是第一步，真正有影响力的研究需要更长远的规划和更深入的思考。斯坦福大学 NLP 组在读博士 Omar Khattab，作为斯隆奖得主弟子的他，在最近的一篇博文中分享了他对做出有影响力研究的见解，并给出了五个关键原则。
着眼于项目，而不是论文： Omar Khattab 强调，博士生应该将研究视为一个长期的项目，而不是一系列孤立的论文。他建议不要仅仅追求论文数量，而是要思考更大的研究愿景，并围绕一个连贯的开源项目（如模型、系统、框架或基准测试）构建研究论文。
选择合适的、具有较大发挥空间的问题： 一个好的研究问题应该具有前沿性、挖坑潜力和较大的余地。他以 ColBERT 为例，解释了如何寻找一个能够在未来 2-3 年内成为热门但尚未成为主流的问题空间，并确保该问题能够产生深远的影响，并留有足够的空间进行长期研究。
提前思考两步并快速迭代： Omar Khattab 强调，不要急于选择眼前的低挂果实，而是要提前思考两步，预判未来研究方向，并着手解决潜在的局限性。他以 ColBERT 为例，说明了如何提前思考单矢量方法的局限性，并着手开发更有效的检索方法。
将你的工作公之于众，并推广你的想法： Omar Khattab 认为，将研究成果开源并积极推广是至关重要的。通过开源工作，可以吸引更多人参与研究，并加速研究的进展。
找到方法激励自己：Omar Khattab 指出，开源研究需要持续的投入和激励。他建议通过新论文继续投资你的项目，并通过开源社区的反馈来激励自己。
结论： Omar Khattab 的建议为 AI 博士生提供了宝贵的经验和指导。通过关注项目而不是论文、选择合适的、具有较大发挥空间的问题、提前思考两步并快速迭代、将工作公之于众并推广想法，以及找到激励自己的方法，AI 博士生可以做出更有影响力的研究，并为人工智能领域的发展做出更大的贡献。
参考文献：
- Omar Khattab. (2024). How to do impactful research as an AI PhD student. [Blog post]. Retrieved from [链接]
注： 本文仅供参考，请参考原文以获取更详细的信息。
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