在巴黎卓越工程师学院，有一批同学经过扎实的数理学习后，在科研领域厚积薄发，崭露头角。比如，巴黎卓越工程师学院硕士二年级黄思远同学接连在NeurIPS 2023、NeurIPS 2024等人工智能领域顶级会议以第一作者身份发表四篇论文。

黄思远同学2019年毕业于上海中学，随后进入巴黎卓越工程师学院（SPEIT）进行本硕贯通学习，期间曾赴巴黎综合理工学院攻读双学位。他目前在上海交通大学LUMIA团队，师从人工智能学院林洲汉副教授，并在字节跳动Seed部门实习。

在本篇访谈中，黄思远同学分享了他和他的学术Paper故事。

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最重要的心得体会就是不要太重视论文。我觉得一定要把论文当成研究的“副产品”，而不是研究的目的。

真正重要的是探索自己感兴趣的领域，尝试没人试过的方法，扎扎实实做实验并拿到一些真正有价值、前人没有的见解，这些才是科研的目的。等拿到了新的见解以后，写论文只不过是一个“副产品”，一个宣发的渠道，方便和学术同行们交流。如果把最后的宣发当作目的，每天琢磨怎么多水几篇论文，那样就没法真正提升自己的能力，也无益于整个学术社区。

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我感觉随着成长的过程，会越来越理解大家常说的“选择比努力更重要”。因为初中高中，乃至本科低年级读书的时候，把书读好就是毋庸置疑的头等大事。但是随着步入高年级并且步入职场，会发现有越来越多不同的事情需要做，也需要和越来越多的人打交道。精力有限，不可能把每件事都做到完美，也不可能让每个人都满意。所以最重要的步骤就是分析出什么事是真正重要的。每个同学有不同的取向和职业发展的规划。

于我而言，低年级的时候我希望能打好数理基础，所以在SPEIT的课程上投入了全部的精力；目前我希望在大模型领域工作下去，所以我会在互联网企业的实习上投入绝大多数的精力。

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中法融合的培养模式，对我而言的主要影响是打下了比别的工科专业更扎实的数学基础，一系列的数学课（每个专业可能有所区别）比如高等代数之类的理论，让我能很快地理解前沿人工智能的一系列方法和理论，让我做科研时有能力做些更高维度，同时也更本质的理论分析。此外，能有机会去法国进行交流交换，和SPEIT同学们一起学习、一起旅行、一起体验生活，也让我感觉来对了地方。

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未来我打算硕士毕业后直接工作，在企业和高校都有创新的土壤。从我的感受来看，企业的创新更务实，更有影响力，能惠及用户。目前国内的头部企业变得越来越“科技型”，愿意在产业背景下加大科研投入。我觉得择业时分析一下企业的风格以及自己后续的发展规划（想做业务or科研）很有必要；高校里则更自由，更开放。每个地方都能发光发热。

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目前我在字节跳动Seed部门实习，主要负责优化豆包的联网搜索算法。这段实习挺辛苦，压力也比较大，但字节Seed能提供很多待解决的、有价值的业务问题，并且有机会能重构搜索体验，颠覆传统的搜索引擎，所以让人有目标，有动力，也感觉自己的工作有价值。

经过这段实习，我希望之后的工作能去做真正有价值的事，普惠用户的产品也好，探索新兴技术也好，总而言之难但正确的东西让人更有工作的动力。