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Taste:学术圈和创业圈的同一个瓶颈

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Techub News
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3 小時前
AI 總結,5秒速覽全文

撰文:Yajin

最近碰到几件事,让我对这段时间很火的"taste"这个词有了一些体会,记录下来跟大家交流。

一、简历很满,理解很浅

本周面试了一个申请我们组的本科生。

他的简历看起来很不错。曾经参与过 3 个研究项目,还有一个 paper。对于一个本科生来说,这个产出已经超过很多硕士生了。

面试开始,我问他第一个项目的动机是什么。他说了一些比较泛的回答。我追问了一下技术细节,他能说出做了什么,但说不清楚为什么要这样做。这个工作解决了什么问题?和之前的方法比有什么本质区别?都答不上来。

第二个项目,类似的情况。

到第三个项目,我已经大致明白了。这个学生做了很多事,但没有真正理解过任何一件。他的研究经历不是"我对一个问题感兴趣,深入钻研",而是小红书上常说的那种"增加科研经历",有机会就参与,做完就换下一个,简历上多一行就是赚到,把做科研变成了一种积分游戏。

二、另一种"刷子"

差不多同一时间,朋友跟我聊起黑客松圈子里的一个现象。

有一类选手,到处参加黑客松。这个周末在这个比赛,下个周末在那个比赛。简历上写满了"XX 黑客松获奖",但仔细看,每次做的东西都差不多:套一个 AI API,包一层 UI,做一个 demo。赛后项目就死了。

朋友管这类人叫"黑客松刷子"。

听到这个词,我突然意识到,这和我面试的那个学生是同一类问题。

表面上看,一个是学术圈,一个是创业圈,场景完全不同,但背后的内核是一样的:用数量替代深度,用经历替代理解,用简历上的数字替代真正的判断力。

这个行为模式有一个更精确的名字:刷经历。

刷经历vs深度钻研

三、刷经历的上限

别误会,我不是说刷经历完全没用。对于刚入行的人来说,广泛尝试能帮你了解一个领域的全貌,找到自己的兴趣点。

但刷经历有一个很硬的上限:它能帮你"知道有什么",但不能帮你判断"什么值得做"。

这个上限在很多地方都能看到。

Apple App Store 上有超过 200 万个 app。根据 Business of Apps 的数据,近 1/4 的 app 下载量不到 100 次。[1] 开发者都很努力,但大部分人做了一个"能用"的东西,却没有人需要它。

AI 工具领域更明显。过去两年,大量 AI wrapper 涌入市场,做的事情高度相似:给 ChatGPT 套一层 UI,加一点 prompt engineering,做一个"AI 写作助手"或"AI 会议总结"。绝大多数无人问津,但少数产品活了下来,而且活得很好。它们和那些死掉的 AI wrapper 之间的差别,不是技术能力,不是融资金额,是 taste。

大量app中只有少数脱颖而出

四、什么是 Taste

Taste 这个词不好翻译。品味、审美、判断力,每个译法都只抓住一部分。

我理解的 taste 是:在你面前有 100 个可以做的事情时,选出那 1 个真正值得做的能力。

100扇门中找到那1扇

Steve Jobs 在 1995 年那个著名的采访里说过一句话:"The only problem with Microsoft is they just have no taste. They have absolutely no taste. And I don't mean that in a small way. I mean that in a big way, in the sense that they don't think of original ideas and they don't bring much culture into their product." [2]

Jobs 说的重点不在界面好不好看。他说的是微软不思考什么是真正原创的、真正有文化内涵的产品。微软什么都能做,但不知道什么最值得做。

当然,说微软不成功也不对。微软在商业上非常成功,只是它的产品线给人感觉很割裂。我在 CUHK 工作,学校用的是微软企业解决方案,包括我们公司早期也用的微软 365。说实话,很难用,一言难尽。to B 产品的销售涉及太多产品之外的因素,taste 在这个场景里不是唯一变量。

Richard Hamming 在 1986 年的经典演讲"You and Your Research"里讲过一个故事。他在 Bell Labs 的时候,经常在午饭时问同事三个问题:这个领域最重要的问题是什么?你在做哪些重要问题?如果做的事情不重要,为什么还要做?[3]

大部分人被问到第三个问题时就不再跟他一起吃饭了。

但 Hamming 的逻辑很清楚:做对的问题,比把问题做对更重要。 "If you do not work on an important problem, it's unlikely you'll do important work."

可能有同学会说,我又不是要成为 Hamming 这样的大学者,这跟我有什么关系?其实 Hamming 讲的道理不只适用于顶级科学家。不管是做科研还是做产品,甚至只是选一份工作,核心问题都一样:你把时间花在什么事情上。

这就是 taste。在学术界,taste 是选对研究问题的能力。在工业界,taste 是选对产品方向的能力。

五、学术界的 Taste:一个亲身经历

2012 年,我们在 IEEE S&P(安全领域的顶会)上发了一篇关于 Android 安全的论文。

今天回头看,Android 安全已经是一个被研究了十几年的成熟领域,但 2012 年的情况完全不同。那时候 Android 系统才出来没几年,学术界对移动安全的关注还很少,大部分安全研究者的注意力还在传统的 PC 端。

我当时作为 PhD 学生,对方向没有什么判断力。选择做 Android 安全,是导师的 taste。他看到了智能手机正在成为主流计算平台,安全问题会随之爆发。这个判断在当时并不显而易见,很多人觉得手机上有什么安全好研究的。

结果证明这个方向选对了。那篇论文后来被引用了很多次,更重要的是,它让我们在 Android 安全这个领域站住了脚。后续很多工作都是在这个基础上展开的。

反过来想,如果当时导师没有这个 taste,我们可能会去跟热点,去做当时大家都在做的方向。也许也能发论文,但大概率不会有那样的影响力。

这就是学术界 taste 的价值。你选对一个问题,后续几年的工作都有方向感。你选错一个问题,做得再辛苦也只是在堆数字。

六、工业界的 Taste:AI 时代更明显

工业界的 taste 体现在不同的地方:选产品。做一个"能用"的东西很容易,做一个用户"离不开"的东西很难。

AI 时代把这个问题放大了。

因为 AI 极大地降低了执行成本。以前做一个产品需要一个团队花几个月,现在一个人用 AI 几天就能做出一个原型。执行不再是瓶颈,判断才是。

这和 App Store 的情况一样。开发能力已经不是门槛了,大部分人缺的是方向感。当所有人都能做 app 的时候,能做 app 不再是竞争力。知道做什么样的 app 才是。

AI 工具领域的例子最直观。2024-2025 年,市场上出现了成百上千个 AI 生产力工具。大部分做的事情差不多:调用大模型 API,包一层界面,解决一个模糊的"提高效率"需求。

少数产品至少在早期找对了方向。比如有的团队选择重新思考"编程在 AI 辅助下应该怎么做",有的选择重新定义"搜索在 AI 时代应该是什么体验"。这些产品能不能最终跑出来还不好说,但它们和那些千篇一律的 wrapper 之间的差距,起点就在 taste:选择解决什么问题、为谁解决。

七、Taste 从哪里来

讲到这里,一个自然的问题是:taste 能培养吗?还是天生的?

Paul Graham 在他的文章"Taste for Makers"里给了一个很好的回答:taste 不是主观偏好,是可以发展的判断力。[4]

他说,好设计有一些共同特征:简洁、解决正确的问题、看起来毫不费力但背后需要大量功夫。而培养 taste 的关键是"对丑陋的不容忍"(intolerance for ugliness)。

这里有一个看似矛盾的地方:做产品的人常说"不要追求完美,先上线再迭代",那和"对丑陋的不容忍"不是冲突吗?我觉得不矛盾。Taste 是在方向上不将就,选错了问题,执行得再完美也没用,但在执行层面,先做出一个粗糙的版本,快速验证方向对不对,反而是 taste 的体现:把精力花在判断上,而不是花在打磨一个可能根本不该做的东西上。

结合我自己的经历和观察,我觉得 taste 的培养有几个路径:

第一,大量接触"好的"东西。

读过足够多好论文,才知道什么论文不好。用过足够多好产品,才分辨得出好在哪里。taste 的起点是见识。

第二,跟有 taste 的人共事。

我做 Android 安全的 taste,来自导师。他没有刻意教过我什么是 taste,但在每次讨论中,我逐渐理解了他怎么看问题、怎么判断一个方向值不值得做。

Taste 很难通过读书学到,因为它是一种判断力,不是知识,但它可以通过和有 taste 的人的长期互动来传递。

这就是为什么在好的实验室、跟好的 peer 一起工作很重要。优秀的人成为你的同学/同事,你可以通过和他们的交流来成长。很可惜,我看到不少人把身边优秀的人当作了敌人,让嫉妒蒙蔽了自己的双眼和失去了理性的判断。

第三,做深一个领域。

刷经历的问题在于,你在每个领域都是游客。游客看到的是景点,居民才知道哪条路通向哪里。

游客vs居民

深度工作在一个领域,你会逐渐建立一种感觉:知道什么是这个领域真正的难题,什么是表面上的难题。知道什么方法是正确的方向,什么方法是死胡同。这种感觉就是 taste。

第四,学会说"不做"。

Taste 说到底就是选择不做什么。对于研究者来说,这意味着能拒绝一些"能发论文但不重要"的题目。对于创业者来说,这意味着能拒绝一些"有市场但不值得做"的方向。

八、回到那个面试

回到文章开头那个面试。

那个学生能力不差,也不是不努力。他的问题是,在过去几年里,没有人告诉他(或者他没有意识到):做 3 个浅的项目,不如做 1 个深的。

如果他把 3 个项目的时间和精力集中到一个真正重要的问题上,真正理解问题背景,认真思考方法设计,仔细分析实验结果,他面试时说出来的东西会完全不同。多出来的不是一项技能,是一种理解。

Hamming 说,taste 是不可言传的,需要通过实践和观察来培养。我部分同意。taste 确实很难用一堂课教会,但你可以创造培养 taste 的条件:找到一个好问题,投入足够的时间,和有判断力的人一起工作。

对于正在刷经历的人,我的建议很简单:停下来。找一个你真正在乎的问题。把两年时间投进去。你对这一个问题的深度理解,比简历上的 10 条经历更有价值。

参考资料

[1] Business of Apps, "Apple App Store Statistics (2026)."

[2] Steve Jobs, "The Lost Interview," 1995 (PBS interview with Robert Cringely).

[3] Richard Hamming, "You and Your Research," Bell Communications Research, March 7, 1986.

[4] Paul Graham, "Taste for Makers," February 2002.

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