"计"阅风华 | 郭鑫：先认识自己，再认识世界

编者按

扬帆沧海寻远道，风华正茂绘新篇。

骊歌声起，2026年毕业季如约而至，统计与数据科学学院官方微信继承传统，将持续推出“计”阅风华——优秀毕业生系列报道，展示学院优秀毕业生风采。一流专业培养一流人才，在共享人才培养累累硕果的同时，我们由衷地希望更多的在校生能从优秀毕业生的成长历程中汲取营养、凝聚力量、续写辉煌。

在此祝愿每一位毕业生前程似锦、不负韶华、砥砺前行。敬请长期关注！

   能够收到庄老师的约稿，我十分感激。回看这几年的经历，磕磕绊绊不断，不过也正是这些弯弯绕，让我慢慢摸清了自己到底应该做什么，适合做什么。接下来我按照时间顺序，分享一些我个人比较关键的一些转变，倘若我的这些经历能给学弟学妹们带来一点点"好像我也可以试试"的感觉，那这些文字写得就值了。

   刚进入财大读博之初，我的想法十分简单：读博无非就是写论文，谈不上适配与否，埋头钻研便是。当时我跟随赵海兵老师日常读论文、看证明。可时间久了，我总觉得自己和手头的研究始终存有隔阂，虽然能够读懂文献内容，却始终找不到投入研究的内在状态。赵老师察觉到了我的犹豫与迷茫，他没有迂回委婉，而是坦诚地提出，我或许更适合开展一些应用相关的学术研究。他向我提及学院张立文老师长期深耕以应用为导向的研究方向，建议我主动前去交流沟通。说实话，听完这番话我一时有些茫然。可事后细细思索，我愈发觉得十分幸运，能够遇到细心观察自身特点、为自己找准定位的导师。一个人求学路上最难的从来不是不肯付出努力，而是当自己走上并不契合的研究道路时，有人及时提点、帮自己厘清方向。

   2023 年 8 月，我刚转到张立文老师门下，对于深度学习我就只有个模糊的概念，对于当时刚刚兴起的Transformer，我也仅仅听说过而已，更别提什么大模型了。那时候张老师每周都会组织组会，我第一次参加的时候，听着大家讨论"微调""RAG"，那些术语我几乎都是第一次听。但张老师没有给我任何"你行不行"的压力。每次组会结束后，他会在回三门路的路上帮我梳理刚才讨论的核心问题，某个方法为什么有效、不同思路之间的关联在哪里、可以从哪些角度切入。就是在这些日常的讨论和指引中，我慢慢走进了 NLP 和深度学习的研究领域。后来组里的讨论我渐渐能跟上了，和师弟刘赵伟也熟了起来。师弟在工程能力和大模型方面比我强太多了，那个时候我几乎是逮着他就请教。那段时间也是真的累，每天除了看论文就是跑模拟，不过我也逐渐意识到了一件事：我之前在学术上那种"隔着一层"的感觉，究其原因还是我自己的问题。我从来没有真正主动地去学过什么东西，别人给什么就看什么。我不缺学明白的能力，我缺的是那个"自己扑上去"的劲头。这个醒悟对我冲击挺大的。说白了，就是发现自己以前在思想上是相当"孱弱"的——别人不教，自己就不会去探索。认识到这一点之后，我开始有意识地改变：不再等组会上别人讲给我听，而是主动找论文读、主动去 GitHub 上扒开源项目跑实验、主动在下次组会前准备好自己的问题和思考。这种"主动"的感觉很奇妙，它不是什么玄乎的东西，就是从"等着别人告诉你该干嘛"变成"我自己想知道接下来该干嘛"。一旦你进入了这种状态，成长就是飞速的。

   真正让我感受到"做科研"这三个字的完整闭环，是我的第一篇论文——发表在 NAACL 2025 上的工作。这项工作是由张立文老师和UC Irvine的沈伟凝老师一起推动的，也非常感谢张老师和沈老师对我的信任。当时我和我的合作者，也是来自UC Irvine的夏浩天一起，带着几个师弟师妹组了一个快十人的小团队，从实验设计、论文撰写、投稿，再到 rebuttal 和最终接收，前前后后忙活了三个月。这三个月帮我打开了一个全新的视角。在这之前，我对"发论文"的理解基本停留在"做出好的实验结果，记录下来就行了"。而有着丰富经验的夏浩天对计算机论文故事性的把控，让我第一次近距离看到一篇论文从头到尾是怎么被"经营"出来的。怎么设计实验才能让结论看起来既扎实又有说服力？怎么组织论文的叙述逻辑让审稿人读完前三页就被抓住？怎么在 rebuttal 里既礼貌又不失坚定地回应质疑？这些"写论文之外"的事情，某种程度上比写论文本身更重要。做的东西质量虽好，但如果不能把它讲清楚、打动人，在如今这个论文爆炸的时代，真的很容易被埋没。这个道理听上去好像很功利，但其实不是。你需要真正理解自己做了什么、别人为什么应该在意。这个"理解"的过程本身，就是在帮你把研究往更深的地方推一步。

   之后，我开始跟着沈老师做我毕业论文的第一部分内容。如果说之前的经历让我学会了怎么"卖"一篇论文，那跟着沈老师做的这个工作，是让我第一次看到了"一篇论文的 idea 到底怎么来的"。以前我总有一个错觉，觉得好的研究想法是突然间的灵光一闪，但沈老师告诉我一开始不要陷入理论和方法的细节，先快速把握论文的贡献点和实验结论。通过这种快速阅读，先构建“自己能懂”的领域认知。在此基础上进一步考虑可以结合的研究内容，随后通过小批量测试来验证各种想法的可行性。这种"粗读提升认知→寻找可结合方向→低成本试错"的研究逻辑，对我来说完全是醍醐灌顶。它让科研从一个模糊的、玄学的过程变成了一套可以被学习和练习的方法论。后来我也在和我的师兄杨智的各种讨论中反复验证和打磨这套思路，逐渐内化成了我自己的科研习惯。我现在做任何一个新课题，第一件事一定是先去大量泛读相关领域的论文，尤其是一些综述类的论文，初步形成一些偏宏观的认识，然后再考虑往哪个方向走。我不敢说这适合所有人，但对我自己而言，它让我从"碰运气式科研"变成了"有方向地尝试"。人生有时候就是这么不讲道理——你以为绕了远路，走着走着发现，那条"远路"其实帮你攒下了你之前不具备的东西。

   五年博士读下来，如果要让我用一句话总结最大的心得，大概是：跟前辈们学东西的时候，光听是不够的。当他们告诉你一些事情的时候，你能听到的通常是"是什么"和"怎么做"。这些内容当然重要，但更有价值的东西往往藏在后面——他们为什么会这么想？他们做判断的逻辑是什么？他们的习惯和直觉是怎么养成的？这些东西没人会写在PPT上给你讲，但如果你足够留心，你就能从跟他们相处和工作的每个细节里把它们"学"过来，再用自己的实践去交叉验证，一步一沉淀为你自己的东西。只有你自己踩过坑、翻过车之后觉得"嗯，确实有用"的那部分，才真正属于你。

   感谢赵海兵老师，是您的坦诚和远见让我在关键的时间节点上做出了正确的转向。没有您当年的指引，就没有后来所有的故事。感谢张立文老师，您在我对一切都不了解的阶段就给了我毫无保留的信任，在我最迷茫的时候为我指出了一个值得深耕的研究方向，是您让我知道，科研探索不是一句口号，而是可以一步一步走下去的路。感谢沈伟凝老师，您在学术上的指导，让我明白一篇论文是怎么从零到一被构想和执行的。感谢杨智师兄，刘赵伟师弟，刘志强师妹以及其他同门，与你们一起做学术、写论文的日子，是我博士阶段最宝贵的回忆，感谢我的合作者夏浩天，历次合作让我积淀了宝贵的学术投稿经验。感谢统院的每一位老师，从课堂到研究，从学术到生活，你们为在读的学生们撑起了一个足够大的舞台。

   最后，也感谢一下最初的自己。

END

   统计与数据科学学院深入创新人才培养模式，积极改革实践，夯实专业基础，深化校企合作，重视协同育人，着力促进学生将理论与实践相结合，致力于培养思想信仰坚定、政治立场过硬、专业基础深厚、研究能力扎实的一流复合型统计人才，为建设鲜明财经特色的世界一流大学贡献统计智慧。