狂发三十篇顶会，创新点都哪来的？

NeurIPS投稿量已经达到10000+，CVPR、AAAI投稿量已经达到9000+，AI内卷白热化时代，论文焦虑已经成了科研人们失眠的罪魁祸首之一。

每天翻找着各种会议和期刊的截稿时间线、往年录取率、审稿周期、征稿范围等信息，精心制作着投稿计划表，盘算着自己在每个死线之前要熬多少个夜才能赶得上，又要计算着自己还要中几次奖才能稳稳地毕业......

别人家的研究生早早发了顶会，反观自己：

“第一篇论文还遥遥无期，搞科研发Paper真的已经卷到如此地步了吗？！”

大部分人的真实状态是：留给我的时间看起来不多了，论文还没有头绪，求指导创新点、求指导写论文……

谁不想成为手握几篇学术巨作的大佬呢！然而现实却往往很打脸。呕心沥血写出来的“大作”在导师眼里不如一堆垃圾……有时候，高区论文难发，是因为你不懂套路~

创新是论文的灵魂，有的科研文章可以很快被录用并被见刊，而有的文章屡次被拒稿，迟迟不能发表，很重要的一个决定因素就是论文的创新点。

而顶会顶刊这样学术界的标杆，尤其看重论文的创新点。要想手握几篇高质量的论文，成为学术大牛，创新点是一个绕不开的话题。

而对于没有多少科研经验的小白和从业新手来讲，想在研究中少走弯路，想要写出一篇不水的论文，没有旁人的指导很难实现。

如何保证创新性，不会被退稿、被审稿人吐槽没有novelty？

4月21日，美国约翰霍普金斯大学博士、目前已有30余篇高区论文在手的Paul老师以及同样具有深厚科研背景的Joy老师，和大家分享AI论文课题选择与创新点的寻找方法。力求让大家做到“前沿课题一网打尽”。

两份老师将会分别从CV、NLP、多模态三个方面分享讲解，AI论文前沿课题、创新点寻找。

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全民积极向（内）上（卷）的时代，江湖常有传言：SCI在手，升职加薪、前程无忧。

发论文的门槛，说高不高，说低不低。不管你是科研经验丰富的研二研三学生还是研0小白都可以发论文的。有时候限制你发论文的，不是写作技巧、不是实验，往往是idea。

对于想要发表论文，对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学，想要快速发论文有两点至关重要。

1.紧跟风口。

想发文章最容易的方法就是紧跟风口，顺着领域内的研究趋势确定自己的方向，毕竟在热门领域内，创新点和idea远比其他非热门领域多。

2.有一位有经验有能力的前辈指导。

大家都在努力的设计新网络、新策略、新Training算法，只要能够在某一问题上做到一个很好的Performance，论文就水到渠成。而想要快速达到，来自前辈的指点不可或缺。

所以，要解决的问题就是：

1.找到风口

2.找到领域内的大神做导师

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实际上，大部分论文创新点是这么来的——

了解前沿研究是找到创新点的基本步骤。对于人工智能领域的研究者来说，了解新的研究进展、当前的研究趋势和热点话题是非常重要的。

人工智能领域的顶级会议和期刊，如NeurIPS、ICML、CVPR等，是了解新研究进展的重要渠道之一。

在了解前沿研究的基础上，接着需要寻找研究空白。这包括已有研究中未解决的问题、未被深入探讨的领域、尚未研究过的数据集等。这些研究空白可能是大家寻找创新点的重要来源。

为了寻找研究空白，你需要对已有研究进行深入的分析和思考。可以通过阅读文献综述、看研究方向的细节、参加研讨会等方式，找到一些未被解决的问题或者未被深入探讨的领域。

在找到研究空白的基础上，接着需要提出新的问题。这些问题应该是基于前沿研究和研究空白的基础上，具有一定的挑战性和实际应用价值。通过提出新问题，可以找到新的研究方向和创新点哦~

提出新问题需要对前沿研究和研究空白进行深入的分析和思考。需要思考如何从已有的研究中提取出新的问题，以及这些问题的研究意义和应用价值。

同时，大家也同时考虑如何解决这些问题，并寻找创新的解决方法。例如，如果你发现当前的图像分割算法不能很好地处理医学图像，那么你可以提出一个新问题：

如何利用深度学习技术更好地处理医学图像中的分割问题？这个问题既有一定的挑战性，也有很高的实际应用价值。通过解决这个问题，你可以为医学图像分割领域做出贡献，并发掘新的研究方向和创新点。

又如，如果你发现当前的对话系统不能很好地处理多轮对话，那么你可以提出一个新问题：如何设计一种新的对话系统，可以更好地处理多轮对话，并具有良好的用户体验？

这个问题同样具有一定的挑战性和实际应用价值，通过解决这个问题，你可以为对话系统领域做出贡献，并发掘新的研究方向和创新点。

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论文的创新基本可以从两方面入手：

1、原理创新：比如模型创新，如YOLO、R-CNN或是智能优化算法（粒子群）等；再比如模型改进，如常规卷积和深度可分离卷积，但这一系列难度较大，不适合小白哦

2、应用创新：这很好理解，比如Vision Transformer，原来的Transformer是在自然语言处理上面应用的，后来被迁移到了计算机视觉中，小伙伴们在写论文的时候也可以尝试把其他领域上的模型应用到自己的模型身上哦~

实验验证也是寻找创新点的必要步骤。实验验证可以验证提出的新问题、创新方法的有效性和实际应用价值，同时也可以发现一些意想不到的结果和创新点。

实验验证需要大家具备一定的实验设计和分析能力。你需要设计合适的实验方案，收集和分析实验数据，并从中发现新的创新点。实验结果可以为研究工作提供有效的证据和支持。

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