这两年真的有点魔幻。

你去看申请群、申博群、科研吐槽群（别问我在哪看的，反正到处都是），动不动就是：

“你会不会深度学习？”

“你做过Transformer吗？”

“你有GPU经验吗？”

搞得好像现在申请一个生物医学海外博士，不会AI都不配点开申请页面一样。

说实话，我一开始也焦虑过。那种焦虑不是“我不会”，而是“别人是不是都会”。这两者完全不一样，但你在深夜刷信息流的时候是分不清的。

后来慢慢发现一个问题——

大家其实也没那么会。

一、真正被筛掉的，往往不是不会AI的人

很多人默认一个逻辑：

现在AI这么火 → 导师都要AI → 不会AI=没机会

听起来很顺，但其实这条逻辑链条中间是断的。

导师要的是“能解决问题的人”，不是“会几个框架的人”。

我见过一种特别典型的情况：

简历里写着：

Deep learning

Neural network

Transformer-based model

Multi-omics integration

面试一问：

“你为什么用这个模型？”

答：“因为它效果好。”

……完了。

AI不是Buff。

你点了技能树，不代表你升级了。

有时候反而是那种老老实实做实验、数据扎实的人更稳。虽然听起来有点像鸡汤，但不是。只是事实。

二、C语言不用学（真的不用）

这个话题我能说半小时。

每年都有生物专业的同学问：

“我要不要从C开始打基础？”

为什么大家对C有一种执念？

可能是觉得“底层=高级=厉害”。

但在生物医学+AI的实际科研里——

你不会手写神经网络底层框架

你也不会自己实现CUDA

更不会自己写操作系统

你会做什么？

你会：

写Python

用Linux命令行

在服务器上跑代码

看报错，然后继续看报错

Python真的重要。重要到什么程度？

重要到你不会它，很多东西连“试试”都试不了。

而命令行，是科研生活的空气。

你刚开始会讨厌它，觉得黑框框很吓人。

过一阵子你会发现，图形界面反而慢。

至于R？

这个问题我自己都没想明白。

有时候觉得必须学，有时候觉得也就那样。

统计分析里很常见，但现在Python生态也越来越强。

总之——别把时间浪费在情怀型技能上。

三、数学这件事，说多了容易得罪人

AI的底层，其实不神秘。

神秘的是你没学明白的数学。

线性代数真的重要。重要到什么程度？

重要到你看懂矩阵乘法，就看懂了一半神经网络。

概率论更重要。

尤其是贝叶斯思想。

现在很多生成模型，本质上是概率建模。

扩散模型说白了就是“加噪—去噪”的概率过程。

我以前也觉得：

“这些公式推导不重要，能用就行。”

后来发现，这种想法是偷懒。

而偷懒会在某个面试现场暴露出来。

不过，说句不太好听的——

也不是每个人都适合往数学深处走。

有些人硬学，会很痛苦。

我不知道该不该说这句话，但算了。

四、从CNN开始，其实是个很朴素的建议

很多人一上来就冲Transformer。

仿佛不学Transformer就落伍。

但你连卷积是怎么回事都没搞明白，

上来就谈Attention，其实挺虚的。

卷积神经网络（CNN）

4

卷积这件事，说简单也简单：

小窗口

滑动

提取局部模式

但它背后有一个很重要的假设：

世界是局部相关的。

图像是这样，很多生物结构数据也是。

你如果理解了这一点，再去看后面的模型，思路会清晰很多。

Transformer不是卷积模型

我真的见过有人说：

“Transformer是不是一种更高级的卷积？”

不是。

Transformer

4

它的核心不是卷积，是注意力。

自注意力在做什么？

它在问：

序列里谁和谁有关？

而且不是只看邻居，是全局看。

这在基因序列、蛋白序列建模里特别有用。

远距离的氨基酸残基可能决定结构折叠，这种关系CNN不容易捕捉。

不过话说回来，Transformer计算复杂度高，数据需求大。

很多时候你数据不够，效果也不会太神。

有些人把它神化了。

五、别一上来就啃框架文档（真的会崩溃）

我试过。

打开官方文档，看两页，脑袋发热。

后来我发现一个更土的办法：

找一个完整实战项目，

从头到尾手敲代码。

是的，手敲。不要复制粘贴。

你敲到第八个报错的时候，

你会突然意识到——

你其实在学调试。

有时候一整晚就在解决一个shape不匹配的问题。

你以为自己在学AI，

其实在学耐心。

这个过程挺“管涌”的——

一个小问题会把你拖进无底洞。

你会查：

张量维度

广播机制

batch size

学习率

随机种子

越查越深，越查越远。

第二天醒来，你会突然怀疑人生。

但奇怪的是，下次遇到类似问题，你就不慌了。

六、别轻易转去做纯AI

这个可能会得罪人。

如果你本来是生物背景，

数学一般，

逻辑一般，

但愿意努力——

你去做“生物+AI”，很有优势。

你去做“纯AI”，竞争对象是什么人？

数学竞赛选手

理论型大神

从本科就在卷算法的人

赛道不一样。

有时候选择比努力重要，这句话虽然俗，但也没错。

不过我也不敢说绝对。

也许你就是那个特别适合纯AI的人。

七、最后说一句不太好听的

会AI，不等于厉害。

不会AI，也不等于落后。

真正麻烦的是：

你学了一堆术语，

却不知道自己在解决什么问题。

申请海外博士这件事，说到底还是：

你对问题有没有兴趣

你有没有方法

你能不能坚持

AI只是方法之一。

现在确实很热。

也确实越来越重要。

但它不是门票。

也不是终点。

至于你要不要学？

我没办法替你决定。

我只能说，如果你开始学了，

尽量别只是为了“不好意思”。

因为那种动力，

撑不了太久。

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