K线
数据链上
VIP
市值
API
排行
CoinOSNew
CoinClaw🦞
语言
  • 简体中文
  • 繁体中文
  • English
全球行情数据应用领跑者,致力于更高效地提供有价值的信息。

功能

  • 实时行情
  • 特色功能
  • AI网格

服务

  • 资讯内容
  • 开放数据(API)
  • 机构服务

软件下载

  • PC版
  • Android版
  • iOS版

联系我们

  • 聊天室
  • 商务邮箱
  • 官方邮箱
  • 官方验证通道

加入社区

  • Telegram
  • Twitter
  • Discord

© Copyright 2013-2026. All rights reserved.

简体繁體English
|旧版

Taste:学术圈和创业圈的同一个瓶颈

CN
Techub News
关注
4小时前
AI 总结,5秒速览全文

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.

免责声明:本文章仅代表作者个人观点,不代表本平台的立场和观点。本文章仅供信息分享,不构成对任何人的任何投资建议。用户与作者之间的任何争议,与本平台无关。如网页中刊载的文章或图片涉及侵权,请提供相关的权利证明和身份证明发送邮件到support@aicoin.com,本平台相关工作人员将会进行核查。

|
|
APP下载
Windows
Mac
分享至:

X

Telegram

Facebook

Reddit

复制链接

|
|
APP下载
Windows
Mac
分享至:

X

Telegram

Facebook

Reddit

复制链接

Techub News的精选文章

53分钟前
比特币短暂突破 7.6 万美元,加密市场预期改善,8 万美元成关键测试位?
1小时前
GitHub 前创始人拿了 a16z 的 1700 万美元,做 Agent 时代的 Git
1小时前
BTC 陷入多空博弈:ETF 大逆转 $4.1 亿 vs 资金费率转负
查看更多

目录

|
|
APP下载
Windows
Mac
分享至:

X

Telegram

Facebook

Reddit

复制链接

相关文章

avatar
avatarOdaily星球日报
23分钟前
预测市场平台ForeGate正式上线世界杯专题页面
avatar
avatar律动BlockBeats
33分钟前
NEET新高,AI meme的另一种文化
avatar
avatarTechub News
53分钟前
比特币短暂突破 7.6 万美元,加密市场预期改善,8 万美元成关键测试位?
avatar
avatar律动BlockBeats
56分钟前
入口即收入,YouTube要成为一家 Neobank?
avatar
avatarOdaily星球日报
59分钟前
AI时代的“PayPal黑帮”,从一起实习到身价亿万
APP下载
Windows
Mac

X

Telegram

Facebook

Reddit

复制链接