这两个月阅读了不少图神经网络领域最新发表的文章，有了和平常阅读完全不一样的体验。
刚开始由于没有经验，阅读文献没有选择性，会遇到不少水文，天真地以为科研只是灌水。如今进入到图神经网络这个正在茁壮发展、日新月异的邻域，并且将目光锁定在最近1年发表的国际顶级会议上时，发现之前建立的一切粗略的认知全都被推翻了。在这个全世界顶尖相关专家都在积极探索的领域中，近乎每新出的一篇文章都能够刷新之前的建立的认知。可能几个专家刚刚提出了一个大家都认可的共识，接下来的一篇新的文章就可能完全推翻之前的共识，并且尝试建立一个新的解决问题的范式；当所有主流的组建都被结合进当前模型、当之前定义的几个关键问题几乎都被解决完、当以为该问题即将被研究透彻、解决完成时，又会突然冒出一篇文章，挖掘出曾经大家思考问题时的漏洞，并且从一个新的角度重新提炼、解决相关问题。一切似乎都要重新再来。
在这样的环境中呆着，会发现很少有人能够像香农提出信息论一样，提出问题并且直接终结问题，所有人在问题面前似乎都有点短视，只能发现一些眼前的问题。不过也得感慨这些学者们极强的学习能力以及不断精进的精神，他们能够快速学习各个陌生的新知用于解决当前被提出的问题，并且再问题将要被解决的时候重新审视并且提出新的问题。
现在似乎体会到了一些科研的乐趣，再这个领域，任何陈旧的知识似乎都不可靠，能够依赖的是强大的学习能力以及不断打碎重建的勇气。
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