找几个一起做事的人

如果你是大一到大三，对「让模型更快、更省、更靠得住」这件事有点好奇，那这一页是写给你的。

先说不好听的：科研大部分时间并不好玩。你会花三天配环境，花两周实现一个想法，然后发现它在真实数据上完全不work。指标掉下去的时候没有人能告诉你为什么，得自己一层一层往下查。

但也有另一面。当你把一个别人没留意的问题讲清楚，把它变成一个能被验证的假设，再亲手验证它 —— 那一下的感觉，我到现在还没找到别的事情能替代。

我们手上的活大致是这些：怎么在有限的算力预算下让大模型跑得更快，怎么判断一个方法换到更接近真实的设定下还站不站得住。落到具体任务，可能是给视觉模型做 token 剪枝，可能是重新设计一套评测协议，也可能是让模型在长序列里别把状态记丢。

这几条得有

C/C++、Java、Python 至少熟练一门 —— 哪一门都行，重要的是能把想法写成能跑的代码。
高等数学、线性代数、概率论有一定基础。不要求考得多高，要求看到公式不躲。
英文能读文献。不必流利，能借着词典啃下一篇就够，这件事练得很快。

有更好，没有也能聊

做过深度学习相关的项目，哪怕是课程作业或者复现别人的工作。
有自己折腾过、但没做成的东西 —— 失败的经历往往比成功的更能说明问题。

比技术更要紧的

技术上的差距几个月就能补上来，下面这些补不了。

扛得住失败
这是最重要的一条。科研的常态是十次尝试九次不work，实验跑完发现指标没动，甚至比基线还差。你要能在第九次失败之后还想问「为什么」，而不是「算了」。
坐得住冷板凳
一个想法从冒出来到变成一篇能投的论文，中间常常是几个月没有任何可展示的产出。这段时间里没人给你发奖状，只有你自己知道进度。能在这种安静里待下去，比聪明更稀缺。
有钻研精神
愿意为一个说不清的现象多花两天，把它追到底 —— 不是查到一个能糊过去的解释就收手，而是真的想知道到底发生了什么。
好相处
一起做事的时间会很长，遇到问题愿意开口、别人问你也愿意讲清楚，这比单打独斗的能力更影响一个组的状态。

怎么找我

直接发邮件，说清楚三件事就够：现在几年级，学过什么做过什么，以及为什么想做这个。不用写成正式的自荐信，也不必堆奖项，我更想看到你自己的话。

要是不确定自己够不够格 —— 那就发。条件写在上面是想让你知道我在看什么，不是拿来把人挡在门外的。