科研迷雾:读研以来,我发现的科研界“怪象”

表面神圣,内在肮脏-chatgpt设计

1 引言

随着读论文和做实验的增多,我发现了sci的很多猫腻经不起细细推敲,原来科研并不如我想象的神圣,还不如工业界来的实在,因为在工业界做项目出现问题,客户是验收不了不给付钱的。所以论文只是一个玩具。

2 常见的科研怪象

2.1 训练集充当测试集

这是一个非常严重的问题。按照科学的方法论,训练集和测试集应当是完全分开的,以便于评估模型的泛化能力。然而,有些研究为了提高自己的模型在某些指标上的表现,却使用训练集来测试,这相当于作弊。这种行为不仅违背了科学的原则,也使得模型的真实性能无法得到验证。

2.2 源码不公开或不可运行

开源是推动科研进步的重要力量,它可以促进知识的共享和交流,也可以方便后来者复现和改进模型。但是,有些研究者出于各种原因(如学术压力或商业考虑或者大家都懂。。。)不愿意公开源码。更糟糕的是,有些公开的源码由于缺少必要的文件或说明,无法运行,给后来者带来极大困扰。

2.3 故意压低对比模型的性能

为了使自己的模型看起来更优秀,一些研究者在实验对比时故意选择不合适的参数或数据集,使对比模型的性能下降。这种行为不仅误导读者,也阻碍了整个领域的进步。

结语

我群里面的一位博士说:sci也只是博士们皇帝的新衣!
我等普通人认真就输了,不必较真!

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