人工智慧博士萬字長文分享——該不該讀博，怎麼選導師，怎麼讀寫論文

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來源：混沌巡洋艦（ID：chaoscruiser）作者：許鐵

整理編輯：張佳

【新智元導讀】這篇近萬字長文來自人工智慧與計算神經科學博士「鐵哥」，今年7月他剛剛完成了博士畢業加創業的一段艱辛歷程，本文他和大家分享「關於讀博的那些事」。

這個七月，鐵哥完成了博士畢業加創業的一段艱辛歷程，這兩方面的經歷讓我對很多問題有特別的思考，寫篇長文，與大家分享。

本文作者「鐵哥」

該不該讀博？什麼樣的人該讀博？

一個更好的問題是，什麼人不該讀博？我想如何你心理上對這個問題還在猶豫，可以比較直接的歸入不該讀博的一類。 原因在於從世俗的成本收益角度來看，讀博的收益可能不如直接進大公司的，而且讀博的過程充滿挫折感，那麼如果你要設置一個預設參數，就是不讀。

類似的還有如果你猶豫要不要創業，那麼比較肯定的告你就是不要創業，因為了考慮了風險後的收益分析，創業的收益一定不如進大公司。

那麼如果你不是屬於前面的那一類，而是目標非常明確的，恭喜你擁有了讀博的必要非充分條件。注意還不是充分條件，因為有些動機即使明確，也依然不推薦讀博，比如：

慣性需求。碩士成績還好，或者沒想好以後幹什麼。因此繼續，最後能夠撈個學位。這是典型的好學生思維，但是進入到博士階段將是大坑。這一類人往往忽略機會成本，因為讀博的時間可以相應做很多其它事情。

光環影響。就是為了虛榮心。虛榮心的微小滿足將被證明遠遠值不上中間吃的苦。

礙於人情。碩士導師對我太好，所以繼續讀博。這是典型的掉入陷阱的前兆，思維缺乏理性和深度。

這裡我要強調以下你的動機：我認為想要讀一個全日制博士的動機，基本可以歸入以下三類：

不科研不快者。也就是說科研就有一種上癮的感覺的人，不科研就不舒服。這一類人沒有什麼理由不讀。注意這裡區別於那些對科研嚮往的民間科學家，他們也有興趣，但是他們對真實的科研毫無所知。這裡的上癮，是那種對一般人認為的24小時泡實驗室的生活非但不覺枯燥且樂趣十足。

非常明確要當大學老師。目前的大學老師博士是硬性門檻。因而如果你非常明確你的未來不適合進大廠或從政，而是當老師，讀博士是避不開的。

技術型博士。有一些博士是在平時的工程中遇到瓶頸並發現了非常值得入手研究的課題。這一類往往讀博是絕好機會。因為它可以讓你心無旁騖的解決這個問題，而且還有領域大牛導師帶領。

該選擇什麼樣的學校讀博？

其實從本碩過渡來的孩紙最常見的思維是非名校不讀，當然這一點只要你在學校大部分時候都正確，甚至是你當大學導師的時候。然而，相比本碩階段，學校的重要性在讀博弱了很多。而另一個後面的核心討論內容：導師的作用開始崛起。而導師的作用對於讀博比學校要大。

如果你一定要就學校的問題說兩句，我覺得首先是學校名次還是要看的，但只要滿足一定條件即可，比如一般大學招聘老師看重的是否全球前100（根據ARWU， USNews，或者Times）。

另外，地點真心很重要。一是地點決定了你的視野和圈子，會影響你的思維能力，比如在紐約倫敦北京，肯定優於在某村。尤其是你學文科或社科類。而對於工科生，附近地區的科技實力顯然不容忽略。

其次，地點決定生活質量。讀博已經很苦，這個不說你也懂。

如何挑導師？

之前在知乎上發過一篇文章：如何挑導師。核心內容如下：

斯坦福的一個教授在專業科研雜誌Cell上講如何挑博士生導師，完完全全的從學生的角度出發。Cell文章來源：How to Pick a graduate Advisor. Ben A Barrres 2013

挑選導師的第一戒律：萬勿因為導師的課題恰好是你想做的題目而選擇導師。--這也是幾乎所有博士生犯了的錯誤。記住，有意思的題目多的是，如果你想解題，這輩子有的是題目給你解，而且你也一定可以找到無數個你同等感興趣的題目。

所以，挑選導師的第一步，放開主題廣撒網。

編者按：其實一個本科和碩士階段的學生真的需要掌握的是他自己的intelligence pattern，智力結構或者受腦力的類型而不是具體的興趣點。很多人的興趣在不停變化，甚至因此不斷換專業，開始以為感興趣的很快沒意思了。

在你自己適合的大類上找出所有可行的導師， 做成列表。然後試圖做lab rotation， 即實驗室大串連，做一個各地實習一段時間的大旅遊吧。萬萬不要就找一個實驗室，一個特殊的題目就從了。好比女怕嫁錯郎， 嫁錯導師毀一生，問題是一樣一的嚴重。

挑選導師的左右黃金法則：

在第一戒律之後，作者提出了框架性的兩大法則，我稱之為左右黃金法則。

第一，選真正的科學家。

第二，選好老師。

第一黃金法則，選個好科學家 --- 一個鑒寶過程。

如何鑒定好壞科學家？

作者又提出了第一戒律：不要因為某人在名校拿到教職就從了。那些年輕的assistant professor往往沒教職，按照他的經驗，這些年輕人往往是super choice-絕佳之選。

來點實用的，作者提出好科學家的基本能力：提出關鍵性問題及其可行性解決步驟的能力（其實這個能力一通百通）。

CV 看看成就什麼的。但不是成就越大越好，大家都知道的，大牛往往也沒時間理你。具有新技術，手裡人還不多，有時間管你的年輕老師往往是好選擇。

Funding ground 拿到資金支持的情況，拿不拿到一些好的資金往往也是導師實力和是否工作勤奮的證明。

問問身邊年長老師吧，那些人不會怕得罪人。這招我還真沒聽說過，估計是相當厲害的。

一句話：挑導師如淘寶。如果你挑導師的時間還不如挑手機小汽車，那你就是那未來當兒戲了。

第二黃金法則：選個好人 --- 好科學家不想對你好，你得到的依然是零

通過第一黃金法則，只有好科學家留下了， 然後進入第二輪篩選，考人品。--科學家都是按科學方法來的。

好導師第一個要做好的事情就是幫學生找到好而且可行的題目，耐心的幫助學生提出實驗框架。隨著博士過程的深入，逐步增加學生的自主性。

關於題目的提出，真是個極為考究的過程。難到不可行的題目是浪費學生時間，而簡單trivial的題目會讓學生失去PhD的意義。

好的導師會花大量時間和學生討論科學，設計實驗，寫論文和申請獎金，進行事業生涯的整體規劃。而且具有人情味，學生想要因為家庭原因想要離開的時候會酌情理解。

作者提出三個挑導師人品的可行方案：

訪問他現在的和曾經的學生。鑒定導師的科學素養問老師，那麼鑒定導師的人品就問同學。

查看實驗室里學生和博士後的比例。如果幾乎都是博士後，通常說明實驗室的老師不感興趣培養學生。因為帶學生是個費心力的事情。

最後也是最重要的，查看博士生導師的之前的「博導成功率」他帶的學生多少繼續學術道路（對於應用學科不適用）。

事實上在中國， 導師的圈子的重要性完全不能忽視， 尤其是對於後續希望選擇科研的同學， 從發文章， 到funding， 到後面的找工作， 都是你導師圈子輻射的直接體現， 選擇你導師， 就是選擇導師圈子。

如何寫出第一篇論文？

在選好導師後， 最重要的工作就是如何寫作論文了。那麼， 科研新手如何打開思路寫出第一篇論文呢？

其實這個問題的第一個關聯話題是：如何選課題。往往越好的學校和導師， 越有野心的學生， 就越喜歡挑戰性的題目。事實上， 這個思維包含著比較大的坑，尤其對科研新手。因為大課題意味著大風險。而大風險意味著很快被挫敗。

那麼如果完全做一個修修補補別人作品的小工作呢？想必用一生最寶貴的時間來做一件事大部分人也不甘心。

我覺得對於這個問題可以推薦的是一個相對摺衷的路線，也就是think big， start small。定位一個小問題， 但這個小問題足以通向一些有趣的或前沿的大問題。這個小問題有足夠多的前人鋪墊可以讓你學習， 而後續可以四通八達。

定義這樣的問題就需要你和你導師共同努力了。注意， 開始這個課題搜索的時間一定不能省去，方向好了事半功倍。經常看到有同學博士讀了三年， 想要放棄自己的課題， 雖然這個風險不可避免， 但是總要想法避免。

有了好方向，下一步問題有了一定的成果，才真正涉及到寫論文。關於如何寫論文， 巡洋艦也有一篇長篇論述：

論文寫作最重要的是什麼？我用「溝通」來貫穿始終。

首先一篇文章最重要的不是它行文多麼嚴謹，公式多麼複雜， 而是它所要傳達的意思， 這個意思是什麼 ，傳達的好不好， 就是看一個文章寫得到不到位的根本。

通常寫論文的人容易陷入的思維模式是你想要把自己做的東西一個不漏的全說出來，但是這是一個思維的陷阱，因為寫論文其實是把你的想法賣給別人，用一個流行的詞語說-叫建立連接， 建立你與學術圈的連接，建立你與整個人類在這個領域的思考的連接。這更像是一場對話而不是你的獨白，下面我就談談- 連接。

每一個科研工作者都無法逃避的宿命-通過論文和科學共同體溝通並請求接納

寫一篇論文是一個構建連接的過程，你的文章如同一個沙漏，你往裡面投入一大堆別人的文章（其實是前人的想法），通過你的文章這個漏斗， 過濾出一部分自己的想法和理論， 並因此顯示出一些之前看不見的聯繫， 從而把前人的那些想法和一批新的人建立起連接。你的文章就起到了一個聯繫idea到idea的橋樑， 這樣的橋樑多了， 學科就逐步進化。

所建立連接的數量和質量， 也是你的文章優越與否的標誌，就是人們常說的各種index。事實上，你索引的文章等級越高， 你的文章也通常等級越高。這也是為什麼文章中的reference如此重要， 因為它們可以更加清晰的提示這些連接。

這個想法和想法互相連接的過程，在行文中可以看成一個論文從introduciotn到discussion的全過程。introuduction 是輸入部分， 把前人的思想引入， discussion是從你的結果再引申出一些新的結果， 並預示一些前人沒有發現的新的連接。這兩部分也通常具有一種對稱式的結構。

說到連接， 我還要回到溝通。你要連接的好，就要把自己的意思轉述清楚， 那麼如何把意思最清楚的表達？其實多數論文具有的類似八股文的結構， 不過是為了方便好好溝通而沉澱下來的，只是人們往往只看到了形式忘記了實質，而用更加晦澀的語言填充這個結構使得溝通更加不暢。

而我想說的是，想要意思信達雅最重要的不是套用任何結構， 而是行文中的邏輯流。何為邏輯流？邏輯流就是文章一環扣一環的意念結構， 或者說一個思維嚮導， 帶著人從一層走到另一層，如同盜夢空間里的大師， 讓你進入一層又一層夢境。俗稱，make a story，你得講一個故事。如同流水一般把瑣碎的公式實驗結果串起來。邏輯流是你所要真正表達的意思， 或者用一個先進的詞「meme（模因）」的載體。

文章意思傳達的載體-邏輯流

那麼邏輯流這個東西如何構建呢？

邏輯流是什麼？無非評書的起承轉合， 就是銜接完美的講一個段子。

這也是文章寫作最有意思的過程，也是最難的部分， 你要用到的一個心法就是從粗輪廓到枝葉。粗輪廓是文章的骨架，在學術論文寫作中，它是由小標題和圖表組成的。我覺得最好用的方法是把文章中有的一個個關鍵節點都記下來，然後讓各個關鍵點自然銜接， 如同做一個presentaton（你就可以先準備個PPT）。你假設要把一個主題很清晰的講給別人聽， 需要幾個關鍵點就可以把一個問題說清，然後你依次用幾張圖表把這個問題說清楚。

比如你立一個主題， 屌絲如何逆襲白富美， 然後呢，你就像你的奶奶要了解這個主題 ， 你要首先告訴你奶奶屌絲和白富美是什麼， 背景出自何處。然後呢 ，你要有一個起承轉合的過程，就像在說評書。先抖個包袱 - 比如說世界最遠的距離不是南極和北極， 而是屌絲和白富美的距離。賣個官子奶奶已經開始側目聆聽了， 然後你開始「承」和「轉」-雖然世間屌絲多被甩， 然而卻不乏有成功者， 為什麼？這些屌絲基因突變了？還是他們掌握了不可告人的兵法? 這時候奶奶已經開始不得不思考了。

最後是「合」的時候了， 也就是要亮出我們的results: 我們通過我們的調查研究， 首次發現了世界獨一無二的屌絲逆襲兵法：你把後面的秘訣部分核心point列出來，並跟隨畫出關鍵圖表。 如第一小標題「統計表明三里屯的屌絲比五道口的更有戰鬥力」 ，跟隨第一幅圖「各領域屌絲逆襲成功率排行榜單」， 第二個小標題，「為什麼三里屯屌絲逆襲更成功 - 逆襲的路徑依賴分析」 ，附圖：三里屯屌絲pk五道口屌絲職業薪水變化圖， 並說明調查研究顯示，金融屌絲的升遷路線是三里屯屌絲戰鬥力更強的原因。第三個小標題，職業之外的因素-增量思維脫屌法則 -- 副標題-畫大餅做包裝（和做金融類似）， 附圖- 裝作高富帥的屌絲騙得白富美。這幾幅圖和簡潔的畫讓你的奶奶都明白你要幹什麼事，為什麼那麼干，並且最終引導她得到結論-而不是灌輸給她結論，這就算極為成功了。你奶奶終於悟到入對行加適度包裝對屌絲的終極意義，就好了。

下一步你要做的是如何把這個骨架添枝加葉，變成一個能跑能跳的活生生的文章。這點，你要想到的其實是重複在每一個分point上繼續思考每個小節內部的邏輯流。 比如， 你要說明金融領域屌絲的戰鬥力最強， 那麼需要幾個分點(從世界格局談到A股走勢)？這一點做到的最高境界是句子和句子之間沒有冗餘 ，你既不能刪除一句話也不能添加一句話。在這各時候千萬不要糾結語法，因為這無意間會影響你思維的自然流程。你就是把你想說的都說出來 ，然後再顧及其他。

這個時候這些文字加上圖，你已經有了一個大體上說得過去的故事。一般人看了都會長嘆一聲， 我他媽怎麼沒早發現這玩意弄得美人歸，在這個基礎上，才是你精雕細刻畫出你的美文的時候。之後的每一步都要力求精緻，需要秉承的原則依然是每個人時間寶貴， 你需要能少一筆就少一筆， 把你要的道理以非常準確簡潔的形式呈現出來。這一步上的通用方法就是人工大數據， 你把所有你這個領域漂亮的文章，尤其是你要發期刊的文章一字擺開，模仿他們的書寫方式寫每一句話。

剛才講的是文章正文部分的方法， 然後配合這一部分，還有一個至關重要的東西叫method，method這個玩意呢，就是一個使用說明書，好比這個時候分析完了屌絲逆襲白富美這個事情，你要告訴我如果我是屌絲， 我如何可以1，2，3，4能夠追到白富美，當然最高境界是連你奶奶看到照做都能去追個白富美。雖然追不追的到後果自負，但是你要做到的是， 如果某人真的做到完全重複你的步驟， 文章的結果是可以重複的， 至少以你得告訴他以多大概率可以成功。

這個過程之後， 你的文章已經差不太遠了。這個時候還是回到那兩個字-溝通。

文章畫龍點睛的introduciton（最前）和discussion（最後）可以在這一步完成。這個時候是你繼續思考我之前說的沙漏結構的時候了。你總結前人文章和你主題的關係， 這是introduciton。你最後指出你的結果可能還與那些其他結果相關，以及對之後的人有什麼幫助， 這是discussion。

你的結果呢， 其實是一個溝通前後的信息通道，一個信息整理的漏斗(其實這也是做phd的本質不是嗎？輸入的信息越廣博，過濾的窗口越具體， 而最後引發的思考越廣泛就越成功)。

如何養成正確的文獻閱讀習慣

對於正在讀博的博士， 還是剛剛進入科研圈的青椒，什麼是最重要的問題呢？如果你的答案是如何寫論文， 說明你還沒有入道， 事實上， 在能夠正確寫論文之前，正確讀文獻更加重要。所謂熟讀唐詩三百首， 不會吟詩也會吟， 這一點上說 ，讀論文是寫論文的基礎。而又經常被忽略。最近看到plos上一篇非常好的教人如何讀論文的文章， 特此給大家分享。

我們正在經歷一個論文爆炸的時代， 面對這個信息過載的危機， 最好的應對方法是養成正確的閱讀習慣：

1， 正確閱讀， 要做到每日一讀。

一旦意識到閱讀文獻對研究者的必要性， 你會懂得除非你的閱讀成為一種日常習慣， 否則你的知識一定會很快過時， 根本無法和先鋒研究者進行對話。有的人有記錄癖好， 把沒讀過的文章累計成一打， 這樣的做法讓你覺得暗自很爽但不過是一種幻影。你要真正去讀， 而且不能等到寫文章時候再讀 ， 而是日常閱讀。最好的辦法是每天都設定一個固定的時間段來讀， 即使是坐地鐵這樣的碎片化時間也很好！關鍵是， 要把它儀式化!

2， 在你的研究生涯早期， 透徹了解你所有要了解的背景。

不要以自己太忙沒有時間為理由， 想像一下越是到了人生的後期， 工作， 家庭， 多少事物會讓你無法閱讀， 所以 ，在你的研究早期， 透徹的了解整個領域是核心重要的， 你後面更難抽出這個時間。這些知識將如同你的知識地圖， 為你後面更精細的課題研究引入航道。

3， 不要忘記閱讀領域經典論文

如果你要達到前沿，最好的方法不是直接去看前沿， 而是從你的課題的誕生一刻開始追溯它的發展。你必須找到那顆一點點達到領域前沿的知識樹， 把每個核心概念串起來， 這個串聯的過程， 就是把核心知識點通過一篇篇關鍵論文鏈接的過程。有了這些關鍵論文組成的知識樹， 你不再會重新造輪子， 或提出別人已經想過而沒有顯著意義的學術課題了。

4， 不要忽略學科發展史里的信息

如果你已經開始構建這顆知識樹， 那麼請你重視這些知識發展和形成的歷史， 它經歷過哪些戲劇性時刻？哪些概念的內涵和外延發生了變化？為什麼出現了這些轉變？這個變化的背景是什麼？經過這些思考， 你會對你的整個學科有新的理解，注意這些論文背後的人， 以及它們之間的關係。

5， 不要思維狹隘，只關注本領域的知識

有趣的知識點， 概念， 方法事實上很多來自其它學科的啟迪。雖然你不能成為達芬奇那樣的全才 ，但是在「專」和「精」之間達到平衡， 卻還是可以做到的。一個竅門是尋找那些提供綜述類文章的期刊，訂閱它們，習慣性的閱讀，這些綜述性文章是高效的拓寬視野的好方法。另外你還可以通過社交網路增加這類了解。

6， 制定一個最核心的閱讀期刊列表

關注核心期刊， 如果你關注的核心期刊少於20個， 說明你可能缺失一些關鍵信息。在定位這些期刊的時候，你既要關心它們的影響因子，也要考慮那些影響因子較小但是內容非常新銳的期刊。

7， 不要忘記教科書

經典教科書的信噪比永遠高於論文，所以， 閱讀教科書是高效的。一些最新的教科書可能在谷歌學術上找到。

8， 對於中國學生，合理使用公號，知乎，B站等現代資源。

能看到這個文章的人這點不用多說了。

9， 合理使用工作， 文獻管理器來追蹤管理你的文獻閱讀

合理使用工具會事半功倍，但不要依賴工具， 認為把文章放入工具就夠了。

10， 主動建立知識索引或綜述

好記性不如爛筆頭， 把核心信息記下來， 自己給自己寫綜述！

11， 快速閱讀文章

我們時間都很少， 文章不僅要讀還要快， 如何快速閱讀文章， 其實就是寫文章的逆過程， 你寫的時候哪些是最核心的， 你就抓住那部分看。

常用的工具介紹：

google scholar： 你的搜索裝置也是你最好的文獻管理器， 如何訂閱喜歡的主題， 進行文獻歸檔整理， 你可以搜索網上資料一大把。學會利用索引按圖索隱的把自己領域一網打盡。

Zoreto： 極為方便靈活的免費工具。

paper：mac用戶可以用paper， 管理十分方便簡潔。

Mendeley：可以將文獻歸檔打標籤搜索 。

參考文章源地址：

Ten simple rules for developing good reading habits during graduate school and beyond：journals.plos.org/plosc

How to keep up with the scientific literature：

https://www.sciencemag.org/careers/2016/11/how-keep-scientific-literature

如何面對讀博過程的卡殼情況？

一種讀博最經常遇到的情景，就是課題怎麼推也推不動了， 導師也不怎麼幫忙， 這時候就覺得自己沒有價值， 覺得乾脆退了就得了， 或者沉迷xx逃避問題。每個讀博的人大多在讀博生涯遇到一次兩次這樣的問題。而遇到這個情景時候的處理能力， 也體現了博士的關鍵素質。

面對這個問題我覺得一個黃金法則是：復盤。也就是說你要做的不是馬上沉入問題， 而是能夠把之前所有做過的東西完全的整理和陳述一遍 ， 或者幾遍， 不管你是跑步時候還是洗澡時候， 還是發獃。回到這個問題一開始的初心。這個時候你可能發現你的思路在某個時候開了個口子。

第二個黃金法則是把卡住的問題分解，得到一個更簡單的版本， 從而有可能找到突破的線索。實時記錄這些線索。

第三個法則是並行， 你最好手上有一兩個可以同時做， 又不佔太多精力的任務，這些任務的完成有利於你精神能量的恢復， 就可以更好的回到原問題。不要搞一個更難的任務，最後完不成反而精神頭更差。

最後當然最實用的，一直不停的和你導師溝通， 即使他沒有時間不能及時回復， 你會發現你在陳述問題的時候往往就在給自己打開思路。

博士畢業可以做什麼？

當然大部分人的傳統思維是，博士畢業就是讀科研的，我也認為如果不想進入大學， 其實沒有必要讀博士。但是，畢竟博士的數量大於新增的教職，而且總有人後面改變了主意。是不是如果放棄科研，這個博士就白讀了呢，圍繞這個問題，居然也有一篇science文章。

Why earning a PhD is an advantage in today』s industry job market

為什麼擁有一個博士學位會給你在工業界的工作添磚加瓦？

一句話來說，工業界事實上高度欣賞PhD頭銜的擁有者：

「The idea that getting a PhD is going to hurt your chances of getting an industry job is a misconception. In fact, most PhDs go on to get jobs in industry and most get paid more than non-PhDs in the same position.」

為什麼，這是因為PhD期間培養的一些特殊能力

1. They know how to find answers（博士擅長從未知中尋找線索得到答案）

博士擅長提出和解決問題。解決一個科學前沿的問題，你必須做到把一個大問題轉化為可解決的小問題，通過查文獻得到別人做果什麼。制定計劃，執行實驗，尋找關鍵合作者，溝通，及時記錄。這些 ，沒有一個不是博士必須每日處理的，而工業界的問題，只是實現的目標有所不同，而方法論是類似的。

2. They don』t fear failure, they learn from it.（博士生不怕失敗）

這點確實如此， 也必須如此。因為科研前沿的探索基本上大部分努力都是不會有結果的，而有時候一點點進步， 還是看到的一種幻想。但是呢，事實上做任何探索性的工作， 真正的功力恰在於面對失敗或者不確定的結果保持不氣餒和淡定的心態。這個素質在任何高難度和不確定的問題下都是必須的。

3. They know how to deal with negative bosses.

這個不用說，大部分科研老闆都掌握生殺予奪大權且非常push，玻璃心早該粉碎了。

4. They are comfortable with uncertainty.

同2

5. They don"t just regurgitate information, they create it.

不用說，研究的本質是創新。

6. They thrive on both competition and collaboration.

科研工作者往往更open和樂於合作，看看github和arXiv就知道了。這點大學裡出來的博士會更樂於尋找合作和分享，當然也懂得知識產權的保護，因為他們知道創造的艱辛。

這些品質事實上可以被遷移到任何工業研發有關的領域，這點也是為什麼很多大廠研發部都偏愛PhD。

因此我覺得博士畢業雖然首選科研，但是並不限於這個。大公司的研發部門，如阿里的達摩院，華為人工智慧研究院等都是絕佳選擇。如果你是一個創業者，那麼加盟一個優質的創業企業，做一個持有股份的CTO也是絕好選擇，雖然創業有風險，但是創業的過程給你的回報是無可匹敵的。

事實上我覺得還有一個博士生特別擅長的領域就是諮詢，諮詢最核心的能力就是快速定位問題查閱關鍵資料，以及展示溝通，是不是和博士培養能力如出一轍？

最終，做任何一件事都是有風險的，而風險與收益成正比是亘古不變的規律，重在過程，平常心看待結果是永恆的真理，無論讀博，還是創業。

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