收到了scholar发过来的某位师兄的学术动态，又有一份新工作问世。这位师兄对我帮助很大，我一直很感谢他，也对他的学术路线比较了解。
师兄最早做的偏物理的方向，用物理的思路来解决计算机领域的一些相关问题。大概过程是 建模+理论验证+仿真。物理方向的期刊似乎对真实世界验证不是很在乎，只是仿真就足够，这也是一些 CSer 对于物理方向不满的原因。不能否认的是，理论验证部分，需要有扎实的数学功底，比如分析有多个agent同时存在的某个dynamic过程会不会收敛。从难度上来讲，这一类偏物理的工作，比只知道叠 buff 的应用工作，要高出很多。
师兄博士毕业后，入职某高校青椒后，居然换方向了。在过渡阶段，他把做物理时候的一些灵感，做在了某些偏应用的问题上，取得了意想不到的效果。再后来，师兄开始做当前机器学习领域比较困难的问题，比如 relation inference，也就是最近读到的这篇。
师兄很有学术情怀，不灌水，工作扎实，现在还在孜孜不倦地拓展自己的研究方向，前途可期。
师兄的经历对我有什么启发呢？
我不想泥淖于一些经典问题的经典套路，所以我涉猎比较广，希望能做新问题，能去挖坑的问题。新问题见得多了，总有能做出来的。但做出来的部分，目前还缺少一个契机，去把问题做深入。这部分需要合作，现在有合作者，说不定能继续做下去。
能在某个方向，有比较深刻的建树，是我目前正在期望达到的层次。
在多个方向上，颠覆传统，推陈出新，是师兄所在的层次，也是我的目标。
可是，将来博士毕业后我不太想继续走学术路线。先去业界干活，看看也好。
