读博的浪漫：李崇轩的科研坚守、挫折与成长觉醒|吴文俊|国家奖学金|学术|成长|李崇轩|论文|读博的浪漫

读博路上，当身边很多人因科研受挫就怀疑自我、半途转向时，他却选择坚守。比起轻易放弃、另寻捷径，他更愿意直面煎熬，哪怕项目无果、论文被拒，也始终深耕深度生成模型领域。李崇轩从清华博士成长为中国人大副教授，谷歌学术引用超万次，斩获多项顶级学术荣誉。但当他坐进「CCF 优博之路」的直播间，没有堆砌论文成果，没有灌输科研方法论，而是以“读博的浪漫”为钥匙，剖开科研光鲜背后的煎熬与迷茫，讲自己论文高分被拒的绝望，讲追逐学术理想时的瓶颈，讲“读博到底教会我们什么”。

✍️文字整理 | 李曼

本期「CCF 优博之路」邀请到的嘉宾是中国人大高瓴人工智能学院副教授、博士生导师李崇轩——致力于生成模型基础理论、建模范式、大规模训练策略和高效采样算法的研究，带领团队研制扩散大语言模型 LLaDA，谷歌学术引用一万余次；获机器学习领域顶级国际会议 ICLR 2022 杰出论文奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖。主持国家自然科学基金青年科学基金B类（原国家优青）、重大研究计划培育项目；入选智源学者、吴文俊优秀青年奖、北京市科技新星、Intech科技奖提名和青橙奖提名；兼任IEEE TPAMI 编委和ICLR/NeurIPS/ICML领域主席；作为主编出版《大模型十讲》教材，指导学生入选国家自然科学基金青年学生基础研究项目（博士研究生）、字节跳动奖学金计划等。

在这次分享中，李崇轩以“读博的浪漫”为核心，跳出科研的光鲜表象，坦诚拆解了读博路上的煎熬与挫败，用自身从清华读博到成为博导的完整经历，诠释了“浪漫”的真正内涵：不是一帆风顺的坦途，而是明知前路坎坷，仍甘愿为心中热爱承受代价、坚守成长的选择。

️ 这是回顾内容。将门编辑部将 5 月 18 日直播提炼成文，保留核心精粹，希望这份深度整理能为每一位读者带来新的启迪。

嘉宾：李崇轩｜中国人大高瓴人工智能学院副教授、博士生导师

主持：黄树东｜四川大学计算机学院副研究员、博士生导师

常驻主持：李翔｜南开大学

01｜研究的起点——深度生成模型的探索

我的个人成长离不开深度生成模型领域的发展。

李崇轩：我的主要研究方向是深度生成模型基础理论与方法。当前人工智能的主流思路是“从经验中自动学习可泛化的模式”，其中有两个重要流派：概率机器学习专注于刻画数据的不确定性；深度学习则强调拟合复杂函数。而深度生成模型，正是这两个流派的完美结合——刻画高维数据的不确定性时，需要拟合复杂函数，因此我们用深度学习的方法来实现，这就是深度生成模型的核心逻辑。

我的个人的成长其实是离不开这个领域的发展，很有幸我的导师们给我指的这样一个方向。我 2013 年加入了朱军老师的团队，我的读博阶段（2013-2017年），恰好是深度生成模型取得诸多重要突破的时期，包括概率解读方法、网络结构等方面都有新进展。受此影响，我当时就有一个想法：希望有一天能提出一个像 GAN、VAE 或者扩散模型那样，能够定义一种新的概率建模范式模型。

02｜读博的煎熬——科研路上的困境与挫败

科研中 95% 的时间是让人沮丧的。

李崇轩：读博很难用“愉快”来形容，过程中总会伴随着诸多难受与痛苦的时刻。何恺明曾说过：“科研中 95% 的时间是让人沮丧的”，这和我自身的感受很契合。

刚接触科研时，我完全是一头雾水，根本不清楚“研究”到底是什么；项目周期中几乎没有正反馈，想法不确定能否成功；投稿常因审稿人主观不认可得到负面反馈；入门后还会面临同龄人竞争、资源跟不上期待、领域变化快跟不上节奏、难以判断研究意义等问题。

在加入朱军老师团队之前，我曾在 MIC 实习，当时做的两个项目想法都不错，却因为各种意外没能投稿。那段时间，我内心的挫败感特别强烈，甚至忍不住怀疑自己，甚至怀疑自己不适合做科研。2014 到 2015 年，我完成了自己的第一个科研工作，投稿后拿到了不错的分数，本以为大概率能被接收，通宵等待后，最终却被拒。那种绝望感至今记忆犹新，后来经过调整，转投其他会议才得以接收。

2018 年我深入了解生成模型原理后，想做一个像 GAN、VAE 那样的好模型，却发现很多概率建模方法的深度版本都已被人做过，错过了领域发展的关键时期。后来选择难训练的能量函数模型，花了两年时间，虽提升了数据维度处理能力，但生成结果远不如同期其他深度模型，那段时间非常煎熬。

03｜读博的浪漫——困境中的选择与成长本质

读博的浪漫并非一帆风顺，在于自主选择做一个个未被充分探索的项目。

李崇轩：“读博的浪漫”不是简单的褒义词，它和浪漫的爱情、事业一样，都充满坎坷，核心是一种个人选择——你下定决心自己去做一件困难的事，他人可能会给你提供帮助，但最终需自己承担所有后果，明知有代价，仍甘愿为心中的目标坚持。

读博的浪漫，在于艰难过程中获得的成长：

一是能成就事业，论文中的贡献和名字会成为可查询的个人标签，甚至有机会快速获得名望，站上更高的平台。

二是能增长能力，读博期间无太多生活和家庭压力，可专注学习、思考和解决问题。

三是能塑造信心，自己有机会成为某一领域的专家，比绝大多数人更了解自己的研究，能经得起所有同行的评议，塑造自信的品格。

04｜把握读博浪漫——外在与内在成长的辩证思考

外在反馈必要但有噪声，内在成长是很好的锚点但反馈慢。

李崇轩：外在反馈很重要，尤其在科研初期，能帮我们定位自身、确认价值，但外在反馈充满随机性，很多时候无法掌控，过度追求只会陷入焦虑和茫然。内在成长是更重要的“锚点”，它不依赖外物，即便论文被拒，只要自己清楚研究的价值，就不会过度沮丧，也不会影响后续研究。但内在成长反馈很慢，需要长期积累，二者是互补的关系。

我的建议是辩证看待二者，既要重视外在反馈，满足求职、拿奖学金等现实需求，也要摆脱盲目内卷，专注内在成长。选择项目时，不必都追求外在指标，有些项目是为了长期爆发式成长做准备，哪怕短期没有好的结果，也是在积累能力。

05｜正视得失——负面结果与错过机会的价值

正面结果固然可喜，负面结果是内在成长信号。

李崇轩：正面结果是难得的正反馈，但负面结果更具成长价值。当你认为有前景的项目出现负面结果，说明初始判断与实际存在差距，只要分析清楚原因，就能提升后续的判断能力和成功率，避免浪费时间。

我曾错过视频生成大模型的关键机会，我们做的 U-ViT 架构比 DiT 早三个月放到 arXiv，投稿 CVPR 被接收，而DiT被拒后转投 ICCV，最终影响力远超 U-ViT。复盘后我发现，我们的不足在于题目和命名不够直观、关键词缺失、实验虽全但未聚焦核心指标、缺乏可扩展性分析和视野局限，没有及时做图像应用和宣传。这次错过没有让我埋怨，反而让我学会了反思，帮助我把握住了后续的机会，这就是负面经历的价值。

06｜坚守与开放——科研路线的选择智慧

初期聚焦，后期开放。

李崇轩：科研初期，建议大家坚持一个方向，不管是老师给的方向还是自己感兴趣的方向，重点是完成完整的科研训练，了解科研流程，积累基础能力，不要轻易追逐热点——热点领域竞争激烈，科研新人很难脱颖而出。

到了博士后期，我们在某个方向积累足够、对科研有深入理解后，要保持开放的心态，不要局限于单一方向。此时我们可以结合自身技术积累，切入热点领域，找到合适的切入点，用自己的视角解决领域关键问题，实现影响力的突破，而不是盲目跟风。

我毕业前一直专注于生成模型的原理研究，把相关技术吃透；毕业后才慢慢开放视野，切入架构大模型、3D、语言等领域。我们围绕“高维空间复杂概率表示”这一核心问题，将生成模型的视角运用到不同模态，做出了有影响力的工作，比如我们的扩散语言模型 LLaDA，实现了我读博时提出的“定义新概率建模范式”的梦想，拿到了ICLR研讨会唯一最佳长文，模型下载量超 600 万次，入选基金委重大研究计划系列成果。

07｜困境破局——论文高分被拒后的心态调整与突破

高分被拒不可怕，理性改进、心态从容，方能破局前行。

黄树东：你当时投稿被拒之后，尤其是分又比较高，你当时什么样的感受？又是怎么走出来的？

李崇轩：面对论文高分被拒，首先要感性倾诉，主动和导师、师兄师姐、家人沟通，获得安慰和专业建议；其次要理性分析，接受无法改变结果的事实，认真梳理审稿人的合理意见，针对性改进。

比如我第一次被拒后，补充了卷积网络的实验，转投后就被接收了，专注改进的过程也能转移负面情绪。

李翔：从另外一个视角来讲是“尽人事，听天命”，把工作打磨到自己能做到的最好状态，再交给时间。

08｜路线坚守——扩散语言模型非主流路线的选择与坚持

坚持非主流路线，循序渐进、终见成效。

黄树东：为什么你坚持扩散语言模型这一非主流路线？

李崇轩：我们坚持扩散语言模型这一非主流路线，是一个循序渐进的过程。2023 年，我发现连续扩散模型的概率建模方法已趋于成熟，便想尝试将其应用到离散的语言领域，初期只是找学生做算法探索，后来发现扩散做语言有并行解码等优势，且有理论支撑，便下定决心找资源做大。我们在过程中虽遇到学生更换、资源被调走等挫折，甚至一度想放弃，但我们始终坚持，最终做出了有影响力的成果。

09｜读博适配——如何判断自身是否适合读博

读博适配看两点，能承受最坏的结果，能容忍不确定性。

黄树东：怎么判断一个学生到底适不适合读博？

李崇轩：判断是否适合读博，关键看两点：

一是能否承担读博的最坏结果。如果读博不顺利，能否接受找不到更好的工作，甚至无法毕业，家庭和个人能否承受这种代价。

二是对不确定性和长期无正反馈的容忍度。是否有足够的好奇心，有愿意钻研、探索未知，适应读博的节奏和状态。如果过于纠结，大概率两种选择差别不大，选定一条路坚持走下去即可。

李翔：我们的人生是需要在叫谋生和谋道之间寻求一个平衡，谋道更多是向内求，谋生是向外求。如果你这个阶段是你的谋道的比例远大于谋生，你适合去读个博，它会给你一个相对比较纯净一点的环境，让你去再求一下道。但如果你自己的状态是求生大于求道的，建议优先工作，你先满足自己的生存。但整个人生还是需要寻求平衡的，你不能太出世，也不能入世。

10｜博士训练——AI 时代博士训练的不可替代性

AI 可辅助科研，领域认知、科研判断力才是博士训练核心。

黄树东：AI 时代博士训练的不可替代部分是什么？

李崇轩：AI 时代，博士训练最不可替代的，是对领域的理解、科研品味和判断力——判断什么问题值得解决、什么项目值得投入，这是AI短期内无法替代的。AI 能辅助读论文、写代码、做 PPT，放大已有能力，但无法替代人对研究本质的认知。对能力强的人，AI 是杠杆，能让其更高效；对能力不足的人，AI 可能会放大错误，反而不利于成长。

11｜结语——享受读博的浪漫，不负选择

研究本质上是满足自己的好奇心。

李崇轩：研究的本质是满足自己的好奇心。所谓的科研品味，就是选择自己觉得有意思、有价值的问题去探索，甚至有些大佬会把研究当作一种信仰，即便别人不认可，也会坚持下去。

读博没有绝对的对错，它只是一种个人选择。希望大家能享受读博的浪漫，正视过程中的坎坷与成长，只要不后悔自己的选择，就是最好的结果。

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