73. SIGGRAPH 参会感受 x 为什么没有好的 Simulation 开源 library？(嘉宾：Jiahao Wen 文嘉豪, Jiayi Eris Zhang 张嘉懿)
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今天是西雅图研究实习系列的最后一期了毕竟研究实习这是比较窄的一个话题所以我也担心录制到最后的时候重复性会比较强所以这期在跟 Aris 和家豪写提纲的时候我会有一些担心

但是实际上录制的时候发现我们其实还是聊了很多不一样的话题这期其实我们真正聊到实习的部分非常的少直到最后的五到十分钟才聊到而之前的这三四十分钟我们都是在探讨今年参加 Cgraph 的一些感受和为什么在 Graphics Trends 里面并没有出现一个很好的开源 Simulation Library 嗯

因为在 Graphics 的其他 sub area 比如说什么 geometry 或者 rendering 都有很好用的开源的一些库我们在三个人在探讨开源库没有出现的原因的时候发生了一些分歧也产生了一些讨论这样加号跟 Aries 可能认为更多的是导师和别的方面的一些原因而我可能认为这是一个圈子的文化和学生个人的一些原因

如果你想听到更 nuance 的讨论欢迎收听这期的节目今天我们又请到了来自 Adobe 的我也实习生家豪和 Aris 来接着讨论我们这个在西雅图研究实习的系列跟大家介绍一下吧嗨大家好我是 SA 读

呃 graphics 的撇析地啊现在是马上第三年就要结束了对哎然后大家好然后我是张嘉义然后大家叫我艾瑟或者嘉义然后我现在是在散福大学然后现在是博二升博三然后这个暑假跟家豪是在 adobe 的同一个 live 然后甚至是同一个 mentor 然后我们做的方向也蛮接近的然后可能都是呃

集合处理还有基于物理的动画然后大家可能之前就是有见过我在李丁聊天室上因为我之前可能大概已经是两年半之前了吧对上过一次的李丁的节目然后我觉得时间过得非常快然后这次非常有机会然后就是非常开心又接到李丁的邀请有机会跟大家分享一下这个暑假实习的体验对对对上一次跟跟呃

呃艾瑞斯录节目应该是当时你从多伦多大学去斯坦福尔之前的那个那个时候聊的嗯所以已经有挺长一段时间的了嗯我们在讲实习之前可以先聊一聊你们最近因为上上星期是 c graph 嘛对吧我知道艾瑞斯去了家好像没有去但是我们可以聊一聊我们对 c graph 的这个这个会议的一些感受吗那艾瑞斯先了哦行好呃对

因为我觉得就是我这一次就是说实话是第一次意识到我好像其实在 c graph 这个 community 里面待的还蛮走了因为我最最开始第一次去的时候其实是 2019 年然后那个时候我刚刚开始就是从 hci 转成 graphics 然后那个时候就是然后还就是 register 了一个 studentvolunteer 就是学生志愿者但是对然后当时的体验就是虽然非常非常辛苦非常累但是因为毕竟是第一次参加 c graph 嘛

对一切觉得非常心急而且又因为这个形式十分的多样所以当时就觉得感到了深深的震撼然后这中间我还去了一次就是去年晚库尔的 c graph 然后在那个时候明显还是怎么说就是受疫情影响你会觉得就是 c graph 还没有完全回来因为大家可能就是几乎没有 party 然后很多活动然后大家你都觉得就是蛮 conservative 的然后就是

对然后当时的体验我觉得有点一般般然后在包括后面去了西瓜非啥也是去年了然后但是毕竟因为是在亚洲嘛所以相对参会者数量少一些然后这次我是明显的觉得就是西瓜夫回到和 2019 年一样然后也觉得就是这一路结交了非常非常多的小伙伴让我觉得就是很有一种领域的归属感对你提到这个

你听到这个你感觉在 c 围绕已经待了很久从然后你说第一年是 19 年让我感到我真的好老了我第一个 c 围绕应该是 112 年还是 13 年的时候第一个第一次去的然后那个时候好像也是在安那那个是安那不是在 la 然后对那年也是是我第一个然后那时候啥人也都不认识然后感觉很新然后然后你刚说 19 年的会议应该是我最近一次就是去 19 年的了因为我疫情之后的这两次我都由于各种原因都没有去

对然后 19 年那次我就感觉是是我聚焦云也是参加了六六七次的 c graph 了然后觉得很自在很舒服的一次因为感觉在 community 里面也待的比较久了虽然我现在可能做的东西不不全是 graphics 了也也涉足其他的领域但我还是感觉 c graph 是我的 home conference 因为就是那是我最熟悉的一个 community 对嗯

确实我觉得这个会议的体验我觉得确实主要还是取决于就这个领域的人然后你们是不是比方说就是互相认识我觉得主要还是一个就是搜索和纳托 working 性质的事情因为像就是我们

就是学校的实验室然后有其他比方说他是 robotics community 的人但是 somehow 因为就是一座没能来 present 这个 paper 然后他来帮忙 present 之类的然后就是我们交换意见他就是说提案有点一般因为就是觉得可能大部分人都不认识对所以我觉得对就是我觉得人本身吧然后可能是开会的一个 point 就是大家 reconnect 一下然后聊聊这一年或者是都有什么在做什么呀有什么新的收获嗯

嗯对其实就是就是像艾瑞说的就是 graphics 是一个呃相对于其他领域来说是一个比较小的圈子然后 c graph 这个 conference 因为是 graphics 的顶会所以就是每年 c graph 的时候你都能认识到这个圈子里面的那些

那些比较有名的 researcher 然后然后大家会一起交流自己自己最新的进展然后我其实觉得今年我没有去挺可惜的因为各种原因我没有去成然后但是因为今年是 50 周年吗然后就是基本上我认识人都去了然后我一个比较奇妙的体验就是我在微信朋友圈里面看到啊我本科的学长我本科的师兄然后我补博之后的啊

朋友他们发的朋友圈然后我能在照片里面找到各种各样的熟人然后我就发现我我从本科开始到现在认识的 researcher 然后他们突然突然一下子出现在同一张照片里面就让我感觉这个世界确实非常的小就是对然后我我第一次看 c graph 是 21 年的时候然后我那个时候因为是疫情然后所以所以是呃

是 virtual 的然后那次我记得我们当时用的是一个 gather 的一个线上的软件然后大家也是相当于在一个虚拟的场景里面然后去比较交互但实际上还是没有就是线下的体验这么好然后我那一年还有一次是参加 pg 然后当时是我第一篇本科的时候的一篇 paper 然后那个体验更差就是因为去的人比较少然后另外一个是因为疫情的影响然后他可能考虑到参会者的网络的质量问题

然后他会让每个 presenter 自己先录一个视频然后等真正给 presentation 的时候然后就放那个视频即即使我们所有 speaker 全部在那个 zoom 里面但是我们还是要放自己已经录好的视频然后自己看自己讲话然后就感觉很奇怪

对然后所以我感觉疫情过去了之后然后这样的学术会议逐渐回到正轨是一件非常好的事情然后大家也都能互相交流其实挺好的对我觉得 virtual conference 的这个体验差是一个到现在还没有完全解决的问题然后随着现在这个疫情慢慢的过去了的话呃这会议就更没有 incentive 去解这个问题就没有 incentive 去解决了对对对

我是疫情早期的时候参加了一两次的 Virtual Conferencing 然后感觉很差很差很差然后我就之后就就浪费我的时间呢也感觉就是参加完了会感觉很不爽就不仅花了时间而且还没有得到任何的这个好的 feedback 好的体验所以那之后我就再也没有参加过 Virtual Conference 了嗯对然后另外一个关于 C-Guard 我想跟你们聊一聊的是我知道这两年因为我这两年都没有投 C-Guard 了所以没有太 follow 这个进展但我听说开了一个 Conference Track 和这个 Journal Track

你们投过吗有什么区别吗嗯我自己投过就是因为我第一篇文章是做 gelmer 锤就是我 ptd 第一篇文章是做 gelmer 锤相关的然后我们去年啊投了两次就是 c graph 和 c graph a 下 2022 年两两次我们都投了然后两次就是结果都是被拒的然后因为啊我们我们说到 review 的那个就是呃质量非常的两极分化就是呃

有的 review 非常 positive 但有的非常的 negative 然后就被拒了然后后来我们自己总结一下经验我觉得就是就我个人来说的话可能觉得 conference track 他那个是限制在七个配置但是嗯怎么说呢他的标准是没有变的也就是他虽然说呃就是说需要 less comparison 但是但是这个标准其实很

是很模糊的然后不同的 reviewer 之间他对这个东西的认识是不一样的然后就然后就会发展到有的 reviewer 可能觉得 conference 他的 bar 会低一点但是有的 reviewer 他的 bar 甚至更高了因为他觉得你的篇幅短然后你要在这么短的篇幅里面说清楚跟十几个配置一样的事情然后是比较困难的

然后所以这一次我们投 CGraphAsia 的时候我就建议我老板说要不我们还是投 Jernal 吧就是我觉得 Conference track 就是因为你有 Page 的 limitation 然后你很多实验啊很多比较你没有办法放到那个正文里面然后而且他也他他也不允许你说 Appendix 他他那个 Appendix 也是算偏负的所以然后你要你如果放到那个补充材料里面的话补充材料基本上没有没有没有什么人会去看

然后所以我就说要不我们还是就投 Jernal 吧我觉得反正 bar 是一样的然后我跟老板说我觉得 Jernal 会更好重一点然后老板就很惊奇就说哎你是第一个跟我说 Jernal 比 Conference 好重的人然后我其实其实其实这个我就感觉我跟可能一些 researcher 的认知不太一样然后然后然后

然后结果确实听我的建议我们投了今儿呢然后我们把所有的实验都补的比较完整然后这一次就 review 质量就非常好然后然后我们就很幸运就中了对然后所以这个是我对看不上自己的认识然后我看 adobe 内部他有一个 slack channel 然后里面各种 research 也是对这个东西比较就是意见意见都比较不一致然后就是很多人觉得这个标准比较模糊就我觉得还是最主要的还是标准比较模糊然后所有的 reviewer 没有达成一致的话

其实就就就增加了审稿这个过程的随机性然后对 author 来说其实不是很公平对嗯对我觉得我的话就是怎么说就虽然到目前为止没有投过 conference track 但是其实是因为四年的两次投稿我其实个人都蛮想投 conference 因为当时是到 sigarth deadline 的时候其实那个东西基本上

做的差不多了但是可能并不是特别完美而且再加上时间的关系其实可能不是有时间做那么多 example 当时我就有跟老板们商量可不可以考虑投 conference 我觉得怎么说就是对相对可能 senior 一点的就是我觉得在 graph 里面的老师我觉得他们多多少少我觉得有点怎么说还没有完全接受 conference track 这个概念所以当时讨论下来的意见就是老板都还是让我

再等一个 deadline 最后投了 C Graphics 啊所以目前我还是只有就是真的教 Journal Track 的经验但是我周围蛮多小伙伴就是他们开始投 Conference 因为我觉得在 Stanford 的就是做真的纯 Graphics 东西的同学是比较少的了大家或多或少已经和 AI 有所结合然后我觉得这边的话大家可能已经就是我觉得 fully 开始拥抱 Conference Track

然后从他们拿到的 reveal 的意见上我觉得对我觉得基本上跟家豪说的蛮一致的就是因为以完处类还是会进入一个就是 reveal 讨论然后得到一个一致意见的这个环节

所以说里面其实有蛮大的 vigo room 所以一开始你拿到的那个初始的分数就是也不见得就是百分之百说明问题我觉得可能真的在讨论阶段有一个 reviewer 非常喜欢这篇文章或者不喜欢这篇文章就是都会对最终的结果有蛮大的影响再一个就是对就是 again 这个关于 conference track 所谓只是

idea 要一样的新颖但是只是缺 invaluation 这个就很难说因为就是从某种意义上来讲这两者之间是就是互相绑定的并不是经纬分明就是所以说因为很多情况下可能 invaluation 本身也是 contribution 所以说对我觉得对就像家豪说的我觉得因为这些就是各种因素反而导致了我觉得这个

就是对既对作者来说也对神稿人来说就是造成了多多所说有一点就是难处理的情况对然后

对然后包括我老板自己有一篇文章去年也是他一开始其实投了真儿呢然后分数蛮好的然后但是桑泡最终然后就是 reveal 还是说建议你下次投 conference 吧然后他们这次做投的 conference 对就是感觉有了这样一些的余地反而就是增加了很多不确定性对但是呢你们 in general 那你们感因为之前我是看因为啊

这 conference track 是是最近几年新加的嘛然后他加这个原因是有很多 C-graph researcher 觉得 C-graph 的的很多 researcher 在流失嘛因为他的 bar 太高了然后每篇 paper 都是 20 页那那那其实就是不是每个 researcher 特别是 junior researcher 他不一定想花那么多时间在每篇 paper 上面他有这个时间他宁愿去 explore 多几个 idea 然后去去对啊去别的 conference 这样子

的所以 conference 出来我觉得一个初衷是把这些即将流失或者说可以被 convert 成 c graph 的人被他给给招回来这样这 community 能够增长吗对吧

那你们比如说你们觉得你们会因为这个而更想快不过你们两个这个问题是不太在你们两个上不太适用因为你们两个是 hardcore 的 graphics research 你们做 simulation 也没有太多 champions 可以去因为我因为我自己本人做的东西是是属于那种在很多领域的交叉地方的就是想投哪个可以投哪个所以这个领域这个问题可能对你们没有什么的的问题是

是吗就是我个人感觉呃 conference 这个这个配置的话更适合那些就是比如说跟 ai 或者是跟啊 cv 结合的或者或者我知道的就是我有一个师兄在法国做博后然后他们最近的文章我也在关注就是他们有最近有一篇还是两篇文章都是投的 conference 但是他们那个是就是纯粹是数学上比较新的然后呃

整个理论下来然后就是结果就不太需要 comparison 的这种 paper 就是本身他的配就比较短然后放在 conference 里面就非常合适呃如果如果是没有这个 track 的话你去投这个 c graph 可能 reviewer 还会 complain 说你的时间比较少或者你的篇幅太短然后

对然后会有这种问题但是呃像就就像你说的就如果你做的是一些比较 hardcore 比较 traditional 的方向的话我觉得 conference 还是比较困难因为就比如说你去做 simulation 去做 geometry 的工作然后 reviewer 一定会去让你跟 sit of art 去比较去跟之前很多很多文章去比对然后如果你没有比的话 reviewer 就会 complain 说你是不是觉得就是说你是想隐瞒什么东西然后你的 comparison 不够 robot 或者是你 shift

你缺乏 novelty 然后然后各种 company 就直接就过来了然后所以你就没有办法呃所以我觉得就反就有有了这个配置 limitation 反而所以我就个人感觉是你在做工作的时候你就不要去考虑就不要在一开始就决定说我这个东西投哪个投哪个 track 我是等这个文章差不多写好

然后估计一下篇幅就如果是 8-9 个配置的话我看能不能减一减然后减到 7 个配置如果在不损失文章正确性的前提下然后但是如果就是就是如果你已经十几个配置就没有必要一定要死磕这个 track 就是这是我自己的感觉我觉得这个刚才我听到一个就是说如果做的领域本身就是跟 AI 接触比较多的其实你这个 favor 也可以投 CVPR 呀什么 HCI 的 conference

的话那其实那其实你的 reviewer 可能也是来自那些 community 的所以他们对于这个七页八页的 paper 是看惯了的但如果说你的 paper 本来就是一个纯 graphics 的然后你的 reviewer 十有八九也是以前 cgraph 的 reviewer 的话那其实你把篇幅剪短了反而对自己是没有太多优势的因为他们 expect 是看到一个很长很就像你说的是是非常 thoroughly compared 的这种 evaluation 都非常全面的一个一个一个 submission 对对嗯挺好的是这样

不过我觉得对我觉得怎么说就是我觉得这个可能就是怎么说吸引一部分可能即将流失到 AI 或者说从 AICommunicate 吸引一部分人过来这可能是设置 Conference Track 的本身的初衷然后对但是对我们来说就是怎么说尤其我觉得可能做 simulation 吧这尤其是个问题因为总的来讲这就是一个大的系统或者是一个完整的 Pipeline 就你很难说 Squeeze in 就是 CAP 然後但是相对

相对来讲我觉得怎么说关于就是几何处理就是这边我觉得相对来讲我觉得 total conference try 还好因为我觉得跟就是模拟对比的话几何有一些相对小一点的 idea 然后就可能之前投 sgp 啊什么的就比方说我 propose 一个什么新的 laplacian 这样的文章我觉得可能 conference try 还是比较合适就是对

其实我有个问题啊就是就是你刚才说到这一点很有意思就是比如说在很多 CV 啊或者 Deep Learning 的领域我们看到有的时候啊你可能改一改某一些什么这种 model architecture 啊然后或者说你把那种 activation function 换一换啊就是你探索出来一个新的呀就把你你练金术练进出个新的来你想要做一些

基础的一些不能说基础吧你做一些比较全面的 ablation study 证明你这个炼金术是是正常 margin 的一个真正 work 了在你 claim 的这个 scenario 里面这其实是一篇还就是 ok 的一篇 computer vision 的 paper 吗嗯嗯

然后呢传统意义上你说的比如一篇传统的 simulation paper 的确我很少看到很短的至少在最近的 5 年内吧很少看到很短的 simulation 的 paper 但你但是就是一样的逻辑为什么没有在 simulation 里面更多的出现呢就比如说啊我发明了一个我也不知道我很多年没做 simulation 了已经不太懂这些最最新的这些东西了比如我换一个 stepping function 啊或者我算我换一个 contact 这种这种 detection 啊这种东西为什么这个很小的 contribution 不能单独来做一篇一个

企业的一个小而精的 paper 而是大部分的 simulation 都变成了一个庞然大物又 reimplement everything 的一个东西呢特别现在 simulation library 越来越全面了对吧我感觉每个 lab 都有自己的一套 library 了实际上就是你其实有很多可以 plug and swap 的这种 components 那为什么这种比较我今天就提升这一个东西的这种 paper 比较少呢

我个人的理解是我总的来讲觉得怎么说这就是为什么我们把这个东西叫一个物理引擎的原因就是它是一个大的 system 然后可能各个 part 之间互相影响你有点难就是单拎出来一部分然后去 invaluate 它的 improvement 也好或者是性能也好总的来讲你还是要把它放到这样一个 global 的这么一个大的 pipeline 里面而不像就是比方说像

你可能非常清楚的就是 input output 然后我就是这样一个 clean 的 algorithm 然后对我觉得总而是这样然后再加上我觉得就是也跟就是这个 community 里人的 mindset 有关系我觉得 simulation 的 researcher 相对会觉得可能这样比方说我只是改动一个 term 之类的就有点太小了但是什么是小什么是大的 contribution 这个事情我觉得就见仁见智对吧

对于我我是觉得呃我是觉得 smolation 里面是有这样的文章就是比如说我只改一个方程或者是我只去 replace 某一个部分然后我能就是就是我能我能我能也我也能发 c graph 这种这种工作我其实也知道但是但是我觉得就是呃

就是可能因为 Cgraph 的 bar 太高了就是如果你要去做这样的工作的话你一定结果会特别好就比如说你比 State of Art 要那个性能要高很多很多倍然后就是非常 obvious 的提升虽然你这个 idea 比较看

看起来比较 trivial 但是你的结果特别好你也能中但问题是很多时候你去 replace 某一个 component 你得到的 improvement 其实可能只有 10% 20%在这种情况下你去投 Cgraph 这个会议的话就 reviewer 一定会抱怨你的 contribution 不够然后一定会抱怨你没有 novelty 这种所以我觉得这是为什么像这种比较 trivial 的比较 incremental 的工作大家就是一般都会去投可能是 PG 或者是 SA 这种会

然后也不太会去投 C-graph 因为自己知道 bar 不太够那我有两个你刚才说的两点我其实感觉都挺同意的那我来 rephrase 一下一个是说的是 physical simulation system 可能就是个很大的一个 global 的东西他很难说你把这个齿轮换了就可以就可以提高了这是可能是 system 方面的东西另外一个是 reviewed mindset 他可能就觉得 10-20%的提升是是不值一提的不值得发 C-graph 的好那我两边都有问题

那第一个的话嗯为什么就是你们觉得这个物理引擎是 global 这东西是一个之后都会这样子的还是说只是现在我们代码这个或者说我们的模型的一个局限性就可能过十年二十年之后我们发现可以 modularize 其实 physics simulation 它就是有一些可以很标准的模块化你不用去管别的模块你只要优化好你的东西就像比如 rendering 一样 rendering 现在也有越来越越来越你

不能说是 black box 吧越来越 modular 的这种东西你可以去优化什么 brdf 不用考虑到别的东西这些东西的这是我第一个问题这是一个长期化的东西呢还是个阶段性的一个东西那第二个问题就是那你觉得为什么在如果比如说你现在能够 improve

我也不知道现在的 deep learning architecture 是什么比如能 improve 这个这个 gpt 的这个 logy language mode performance by10% 20%这是个很大的新闻了对吧在在 cvf 就我只是把 gpt 做个例子了比如说你说你能够提升什么 resnet 对吧 resnet 的多到 10%20%这也是个很大的新闻了这这这发 paper 是肯定可以的了只要你做充足的这个

comparison 他不用说 10 倍啊什么 100 倍的这种这速度的提升那你觉得为什么 c graph 的这 community 的 reviewer 会说那你 10%20 不值一提不能发你得去发 scl 或者 pg 像你刚才说的而 vision 啊很多其他 community 的会 embrace 这个 10 to 20%而且作为 research 我们也知道没有 research 是

是是这个跳跃性的吗大家都是 10%就是为什么我们的配本那么长为什么随便配那么长就是因为每个 component 只有 10%人家打 10 个叠在一起才有百分之还有 10 倍的提升吗这这就是所以我们 research 也知道呵呵没有东西是呃一个 idea 可以有呃什么 10 倍的提升那为什么 reviewer 会有这样子的跟其他 community 不一样的一个观点呢这两个问题很长但是我们可以接着讨论一下嗯

关于那个物理引擎模块化我觉得现在是有这个趋势的就比方说国内我知道有太极这个公司然后他们在做太极的编程语言就是为了降低物理模拟的门槛然后其实太极那个项目一开始就是胡元明他自己实现了一些 C-Graph 的 paper 然后他觉得可以把这些东西集成到一起然后以后造轮子就不需要那么麻烦

然后我觉得这是一个特这这一定是一个趋势就是呃因为因为你这个 graphics 不断的在发展你造容子会越来越麻烦然后包括你现在就比如说你每次投一篇配片 reviewer 会要求你跟跟这篇文章比跟那篇文章比然后你不可能把所有的文章全部在自己 re-element 的一边然后你一定是有一些标准化的东西在里面然后我觉得这个是一个趋势但但我觉得现在这个阶段还

远远远远不到那个程度吧就是现在 graphics 对很多啊刚入门的 researcher 来说的话还是门槛比较高的就是因为因为他没有办法很快的得到结果然后他很多底层轮子还需要自己去理解还需要自己去造然后目前没有一个标准化的东西然后我觉得力白捷 L 现在在做的这个呃

呃就是就是目前因为用的人比较多嘛然后我觉得这个是一个比较好的就是他有很多 example 然后你可以就是把很多经典的算法就直接可以跑出来然后你你也你也不需要去看他底层的那些东西然后你只需要知道这个结果是这样的就就可以了然后当你提出自己的算法的时候你可以很容易去跟他比较我觉得这个就很好然后对然后这第一个问题然后第二个问题嗯

第二个问题我觉得还是 Graphics 从一开始到现在一个文化的问题就是一开始我本科接触 Graphics 之后我老板还有就是我周围同学就告诉我说 Graphics 这个圈子文化比较严重然后就是门槛会很高然后 Cgraph 的话因为是唯一的顶位然后你要投它的话你一定要有非常 significant 的 contribution 然后不然的话你就中不了

然后大家都是这样一个我也不知道为什么就是大家都会有这样一个潜意识就觉得 Cgraph 这个东西一定是非常就是你必须要有非常大的 improvement 你才能你才能你才能中然后包括我自己做工作的时候我老板就是每每次会以前单单就会陷入一种焦虑说哎我们这个 contributing bar 是不够然后我们是不是还应该再再多做一些实验然后所以所以我老板其实他也有这种焦虑就是就是我我也不知道为什么就是就是可能是

大家有一个共识然后这个共识就慢慢变成一种潜规则就是说大家都默认说呃 graphic 的 bar 就很高然后 c 然后 cgraph 一定要比较 non-trivial 的工作才能中然后如果你只是一些比较 trivial 的话你可能只能去投那些呃

其他的会议但是其他的会议也很好就是我觉得在 Graphics 里面你能发一篇比如说大家都知道的会议我觉得这个本身就已经很难对我觉得我觉得我非常同意家豪说的然后关于怎么说为什么 10% 20%不太被接受我觉得还有一个很大的原因是怎么说这是我一直受到的我的老板们的教育他们就说

就是没有哪个 paper 是 come for free 的就是你想发一篇 simulation 的 paper 就是这个 idea 再平庸你把所有的实验做完整到能被接受的程度这本身就已经是很大的工作量了但也就是说你要花非常多的时间和精力既然如此你为什么不去想一个就是 idea 层面更好的就是

反正也要花这么多时间就是你多花点时间想你可能就可以少花点时间做因为你要是一个瓶涌奶地包装成一篇能种的文章你可能实验层面就是大家会没办法就是 expect 你做的滴水不漏但这就是变成了 labor work 的层面就是增加了很多

所以我觉得这也是怎么说就是我觉得现在我的体验总的来讲我觉得 c 关非要使巧劲不要搞这种就是暴力一点点提升的事情对我感觉刚才你们讨论这两点我的这个这个看法我觉得有的我都挺同意的就是一个就是这个模块画像有人在做但是可能就是像远远还没有到那个程度吗像你跟艾丽丝你提到最后的一点说

你可能想到一个 idea 到最终把它整个验证出来这个就要时间线很长所以你与其写一个很简单的东西去验证不如写个很复杂的去验证这样你反正就等于说你这个 balance 起来你这个时间花费是比较值得的但随着模块化越来越好的话一个结果可能就是你不需要花这么多钱去 verification 了你只有一个框架你直接把新算法放进去放进去就可以告诉你在哪方面好哪方面差

嗯对对对然后我因为我自己感觉现在读最近的这些 simulation paper 我读的也没那么多但是偶尔会读一下我就感觉就是因为他系统很大所以你没有办法判断是哪一个东西帮到了他然后像你说的他可能是 global 这样东西但是 global 的这种东西一个缺点就是别人不知道的 take away 是什么就是 take away 可能是一个 system

但是 system 这样子的东西是比较难说就是就是就很难是就是很难说你的都看见是什么就是从外面的人来 evaluate 的话不知道是什么就因为他不是一个那种很哦你发现了这东西某一个问题把这个问题解决而是你发现了很多很多问题

然后每篇 paper 都是都解决 10 个问题然后我感觉这个时候可能我读很多 simulationpaper 就是我读到后来也不知道他到底那个那 coreinsight 是什么然后我也是如果我我记得我刚进 graphics 圈子的时候就就 12 年 13 年那会开始读的时候嗯

特别读那个时候更古早的 paper 的时候我就觉得啊都很都很简单那时候 c 挂笔很短有的有的是两要三页四页的 paper 都有然后我感觉那些 idea 当然这个领域不一样他就不一样了就是他可能那个时候两三页就能写一篇很很好的 paper 现在那些 idea low handful 都已经没有了但是就是回到那些 idea 的时候都发现都是很很简单可以说明白的然后现在的很多 idea

不是几句话能够说明白然后我觉得这可能也是一个一个就对一个问题吧对我觉得我也是类似的体验我觉得之所以之前的文章相对短一些 concept 一些主要还是我觉得就是 low honey fruit 已经被人摘完了再者就是我觉得那个时候对实验啊然后包括你行文的严谨性我甚至都觉得没有那么高的要求

就我觉得之前老的文章很多我觉得有就是语言都还蛮随意的然后很多就是我觉得细节甚至可以省略然后包括他就是 present 那个 algorithm 的方式你会觉得他就是怎么说就是表达的相对比较随意并不是那么 organized 对我觉得这也就是对那你觉得复现一篇很古的古老的 paper 写的很随意的 paper 难还是说复现一篇现在 2023 年的一篇 cgraph simulation paper 难呢哈哈

我觉得这属于难点不同过去的那个文章就是你要怎么说就是 interpret 他就是你得先把它就是理解清楚了我就转弹在这真正附现你我目前有现在经验我觉得相对还好但现在文章就算你说了我觉得一字他是一个很大的 system 就是你这我就附现一个 system 本身都是一个很大的 challenge 就所以这就

得依赖于比方说作者开源代码之类的对再者我觉得就是怎么说就是我觉得现在的 simulation 文章不是没有那种就是明显你觉得这个 takeaway 非常清楚然后它的 core contribution 就是这个的而是我觉得你要把这个 fulway 呈现出来就是你还是得放在一个 data system 里面然后实验各方面都做得很完整才行

我觉得是怎么说就是我现在有点觉得怎么说就是你只有把这个东西做的非常详尽彻底然后细节都描述清楚才可能就是被很大很多人关注到我觉得你可能同样一个好的 idea 但是你 present 的就是你这个文章整个呈现非常的随意可能就被埋没了我觉得也有就是这个因素对对对

对啊对我们也讨论了这个 cql 讨论很久了我们本来应该多讨论一下刚实习的体验呢但我们在木棒之前我再有一个 follow 最后一个 follow up 的问题我们刚才也提到了一些 modularity 啊然后复现很复杂呀什么的那那比如说我我感觉你们两个的这个 phd 的这种 simulation 的工作应该我不知道应该都是

比如说开源的吗嗯我们是不开源的 ok 就是因为我们组今天的工作都基本上都没有开源 ok 那嘉义你的呢我的原因是我之前从 pd 开始其实目前已经发表出来的工作都是和在 adobe 实习用的就是做的然后所以说这个就 under adobe 的跑了

OK 对那我问这个问题的一个一个一个一个出生就是你们刚才提到力白 JL 是个很好的把几二美就很多的这种 comparison 做的越来越简单了对吧然后这个他做的越全面导致未来的屡次的这种力白 JL 去写新的几二美去 L 过的所以如果你要跟他们 compare 的时候基本上这个

compile 啊这种 benchmark 都比较比较可以在一个保线上面那 simulation 的话就这么多年了就光光我入行都 10 年了我感觉我还没有看到一个很好的 benchmark 这个领域已经存在比我比我更久的时间了所以这也是我感觉很 confusing 的一点那现在我慢慢的看到随着这个什么自动驾驶啊这种其他领域我 vr 啊需要 simulation 的这个东西之后有些业界的公司比如 emilia 有一些什么 omniverse 然后

什么 unity 啊,you know 这个有有几个公司反正在做自己开源的所谓的这种 simulation engine 他们当然啊

不够全面但是我感觉我就好奇就是说有没有可能未来的这些 research 是 based onone open source package 或者说如果你们都不喜欢业界的这种开源的东西他们有他们的 limitation 为什么没有一个 lab 来去做一个像力白球这样的 simulation 的这样子一个 library 呢我觉得怎么说其实是有的就你像比方说 nyo 的那个组

就在那里他们组也是就是乐白之遥的重要 country builder 之一然后他们在做一个叫 polyfarm 的我觉得也是这个组织但是我觉得之所以可能相对就你说的几何领方向和甚至是就是 ai 他们那边进度慢一些我觉得就是 by nature 这个事情模块化难一些就是大家得一点一点就是走到这个目标我觉得几何是一个挺好的例子我觉得他是相对容易模块化的

这是为什么乐白这要比较早就出现了对然后我自己的感觉是啊我们就我们我们我们组的话就是我老板年轻的时候他写过一个库叫 vega fm 然后那个那个那个 library 被很多人赛的过就是因为你后面如果要做什么类似你要跟传统的 fm 比的话你就要去用那个库去

但是后面我们其实也很久没有更新了然后老板其实也有这个想法但是就比较难因为我们往后再做的项目的话 code 都会越来越复杂然后你要考虑到就是给大家都用的话你要考虑到这个 code 它本身的鲁邦性还有各种问题就比较困难就还是像 Aris 说那个问题就 simulation 它这个 code 我觉得太复杂了然后导致就是怎么说呢就你

你 open source 之后的话会考虑非常多的问题然后你不能够做到 robots 的话你开源的话可能还会会误导一些会会产生一些副作用就是比如说会误导别人这种对然后所以我觉得但是 geometry 的话你有一些算法是比较简单的然后你基本上就几百行 code 就可以了然后你也不需要那么复杂的依赖依赖关系然后我觉得这也是一个原因对

嗯对我我我可能我的一个观点是我并不觉得系统的复杂性是没有开源工具出现的一个原因可能当然是可能一小一小部分原因但我并不觉得 gmh 本身或者说什么 deep learning 的的这个 training 和 influence 本身是一个很小的系统我并不觉得这个是对的我可能如果要我 argue 的话有两我可能感觉两个更主要的原因一个是嗯

可能做 graphics 的人都喜欢自己造轮子就不喜欢去钻研别人的东西去去去他就想自己造个轮子他就我就喜欢写自己的 FEM 的东西啊然后这可能是这个 community 就像 reviewer 他们有奇高的要求一样可能这个这个里面的这个 author 他们有自己一些奇怪的癖好这可能是可能存在的一个东西

另外一个我感觉也很重要的原因是成这个领域缺乏一两个就一个不说一两就缺乏一个那种很有 engineering mentality 的 researcher 就我感觉 Elec 是一个对利白杰尧的那个 lead author 我觉得 Elec Jacobson 他是一个超级超级好的 engineer 在 researcher 里面是个超级超级棒的 engineer

他花了很多很多时间去 make sure 这个这个能够 compatible 啊然后别人 summit pr issue 的时候他能够去 keep track 呀他可能现在他可能很 signia 了所以他没有办法再像以前那么 hands on 了但是在几年以前我感觉他还是非常 hands on 的然后同理那个 deep learning 开始的什么咖啡啊什么的其实也就是假阳青就一个人自己坑吃坑吃搞出来的咖啡然后后面

inspire 了 torch 然后拍 torch 然后 you know then the rest is history 对吧然后我我可能如果要我猜就我感觉是做 c graph 人里面缺少了一个这种有 engineering 专业的精神而且愿意花很多很多这个这个

unpaid labor 的时间去干这个事情呢大家有这个时间说啊那我不如自己造个轮子拍拍下一篇 c graph 吧而不是花时间去做这个事情我不是要 blame anybody 我只是说这个 community 因为我也没有干这样的事情我感觉这是我不擅长也不愿意干的一个事情但我感觉这个就是这个事情没有发生的原因我并不会去把它说啊 simulation 系统很复杂因为我感觉 deep learning 也很复杂几二面曲也很复杂

rendering misuba is also very complete but but but when so 这个是文字 Jacob 对吧他是一个 excellent engineer 所以 misuba 现在变成 pbrt 了吗对吧就是变了吗我不知道反正就是 misuba v 2 还是什么的就也非常非常的好然后我觉得这这如果要我总结原因这是可能是一个一个痛点吧对如果听到这个听听到的听众是一个很好的这种 research slashresearch slash engineer 的话我觉得这可以是一个钻研的方向太极当然是一个很好的尝试了但是嗯

我觉得这种好的项目一般是从学校里出来的就是这种 long lasting 的项目而不是从从从公司出来的特别还是一个就是 vc backs 的公司的话就这种 longevity 会有一些我有一些 concern 吗对但是我觉得跟你说

就是我我我自己的观点是学校里面我觉得如果要维护这样一个库的话就太困难因为因为因为你知道就学校里面 code quality 和公司里面的 code quality 是没有办法比的就是学校里面极大的依赖于学生的个人能力还有导师对这个东西的呃

上心的程度就是就是你很难想象就是说一个导师会让他的学生去花这么多时间去维护一个对这个 lab 没有任何利益的事情我觉得导师可能首先他就不太会同意然后其次的话就是呃因为因为这个 code 是一直传承下去的然后就会跟这个 lab 里面每一任学生他的就是能力会有关系就比如说这些学生很强他可能这几个 feature 维护的特别好但是当这个学生毕业了之后他有没有这个动力继续再去做这个苦

然后他后面的学生有没有就是一样的 coding 的能力去把这个库继续做下去我觉得这个是很难然后但是如果公司来做的话就我觉得 adobe 的那个拉格朗日的那个库做的很好就是那个那个那个那个库平常自己有时候也会用然后去造一些小的轮子就我觉得那个其实也挺好的我我对你说但我知道 aries 刚才也想说的我可以先针对家豪说的这我有一些 disagreement

我觉得首先首先我刚才举的几个例子导师都允许他们学生去做了呀对吧 Winzer Jacob 导师让他去做了 Elec 的导师让他去做了然后当然蒋阳清导师估计也是让他去做了的所以嗯

并不是导师不让学生去做而且这个不能说为 lab 不带任何利益啊那现在这个立白 GL 这不就推广了 IGL 吗对吧对吧这个这个如果没有这个 library 这个 Auga 也不会招学生那么那么的生意他当然他自己也很厉害对吧但是我敢我会 argue 说 Elec 的 library 帮助了他那个 lab 更加帮过包括 Elec 自己的 lab 包括 Auga 的 lab 都包括都帮助他们去成长

所以利益是肯定有的只不过是你说 immediate 利益肯定没有那可能刚开发的一两年两三年可能的确还有滚雪球嘛但是这个东西一旦做起来是很多利益的然后第二个我也同意你说的如果一个没有 engineering mindset 的学生去做这样东西估计是非常糟糕的就像我之前 publish 的很多我的 open source 的 code 都非常糟糕不适合变成一个 high quality 的一个 community 的一个 library 但是像我刚才说的嘛是有 engineering mindset 的同学

他如果说比如本科的时候他去一些安吉利文公司实习过或者就是个特别喜欢钻研的一个一个学生对吧他他如果说你想做这样一件事情你就可以去跟比如说跟艾力联系或者说去钻研利贝基尔的这个运作模式他的 library 怎么去

解决 dependency 的怎么 make suremulti platform 是 compile 的怎么 make sure cmake 能够 work 对吧就是现在互联网这么多你只要去钻研肯定可以学好只是说你自己愿不愿意花额外的时间然后降低你的这个 c graph 发 paper 的速度和频率对吧然后用一份 paper 去换一个 library 或者用两片 paper 换一个 library 你看愿不愿意去做个投入的吗

然后对最后一点你说的公司 versus 呃学校的这个这个差距呃我这个我可以吐槽一期因为我觉得在在现代就是现代你们这些燃燃升起的学术新兴的这个脑子里面会很多认为说业界就应该是引领很多学这个学术 library 啊或者是 founding 啊或者 compute resource 的一个一个一个一个常态但在我的脑海里面在我比如说 09 年 10 年开始做 research 的时候就是呢

google research 什么这就是有 google research 但是不像现在这种 presence 就那个时候你会 expectgood research come from good universitieslike come from you know the mit stanford

对对对开这个的大学对吧然后呃当然了随着这十几年的变化这个风向有一些变化大家可能会 expect 哦 google research 发的 paper 肯定是好 paper 如果一个只有学校的 paper 他估计都没有办法穿大模型可能一个 cv 皮就不是好 paper 了这个 mindset 的转变但是我觉得这只是一个 pendulum 是一个暂时的事情

他暂时现在业界他有这个春风他就可以这样子弄但是学术界的我感觉是是是更理论上应该是更加的这个强心术的而且而且一个 library 他前期从学术界出来并不代表他一辈子都是在学术界嘛对吧

他像我刚才拍拖这个例子他一开始是在 berkeley 的一个小小小的 library 然后火了之后就公司会有利益了但是因为他前期是由学术界出来的所以他会跟学术界有很多联系啊然后然后对吧这这是我觉得嗯对他就知道学术界的需求而不是说比如说我打个又打个比方比如说 omniverse 那个就是那个 nb 点那个 library 我自己之前很几几年前试图用过这个他不是特别 research friendly 他就是太偏产品了

就你说到那个 Lagrange 也是 Adobe 这个开源的东西首先我们开源的只是我们内部产品的那个 Lagrange 的很小的一部分所以它是一个很残缺的东西因为很多东西 legal 不让我们开源所以那就没法开源然后然后它开源那个部分当然了 Maintainer James 和几个那种呃人他们是非常高就是高质量的这种 engineer 和 researcher 所以我感觉他们开源的应该是还可以被 research 用到的

但是我不会把它跟比如说力不爱自由在一个这种级别上去讨论因为他感觉就是他不是一个完整的一个 geometry 的一个一个 pipeline 嘛对吧然后对这是我可能

对于刚才你说的几点我有一点可以探讨的点对对艾瑞斯你有什么想补充的吗哦对我有几个点想补充我觉得我其实可能更同意就是家豪说的因为我觉得怎么说首先第一点我觉得我也就是从本科开始到现在经历过几个不一样老师了我觉得我现在的体会就是确实每个老师的 man set 不太一样

就有老师觉得这个事情有点 waste of time 他不想就是做这种就是怎么说就是对领域就是这种当然你说的没错就是还是有很多 rewards 尤其是当你做到非常好的程度但是我觉得是有人不愿意 invest 这个时间和精力的然后当然有老师就像你说 Elec 他非常就是我觉得积极地希望就是整个 community 在往前走

就是我觉得这个我觉得没有好与坏吧但是确实有不一样的曼赛我觉得 based on 这个我觉得其实学生能决定的事情比较少所以这也解释了为什么这几个库的出现总来讲还是 PI 首先 initialize 的这个事情然后可能在之后很长的一段时间里并不是一个学生的力量而是几届学生的力量一起就是 build up 这个库就是

对我觉得就是怎么说有种举足之力的感觉我觉得包括就是你像 MYU 他们组一直在做很多这种就是开源的 software 就是之前比方说有 Jeremy 做 postdoc 然后现在又有 Michael 陶然后之前也是我们头上头的一个学长然后也是 engineering 非常非常强我觉得是老师招生的时候他也刻意就是有在说哦我需要这方面能力强的学生一起来帮我把这个库

做得更好就我觉得对就是我觉得归根结底怎么说就是我觉得当然有可能就是说你说有学生对 engineer 非常感兴趣首先去联系了这个老师这一定是一个相互作用但我觉得更多的说这样一个东西能不能完善完整的出现就像贾豪说的因为需要很大力量去维护所以更多的我觉得是比方说首先导师有这一元说要做人是

了解对对嗯对我我我可能还是认为说这是一个不是 pi initiate 的一个我这个点我不同意的因为我觉得就是我不会我不我我感觉比较难以相信说比如说 steve martin 的说 wayne 你去写个 library 吧或者说 alga 说 alec 你就写个 levege 然后 maintain 他 5 年吧就是我感觉 5 年 5plus 年吧他不远远远远远不止 5 年了就我个人觉得这是一个我同意你说的是这是学生自己感兴趣的

就学生如果不感兴趣那肯定你再怎么 push 都没有用就是就是我感觉谁是学生感兴趣而且老师不阻拦了呃因为他们说老师能帮到啥呢就把老师他能帮你写 code 吗能帮你去回 pr 吗他不能呀他唯一的就是说不阻拦你对吧就是你去干他他你发配发的卖他不阻拦你但这是

这是这是最最好的一种情况但就学生他自己首先他自己都有意愿其实他有能力然后我可能觉得现在呃在做 c graph simulation 的人里面我感觉这两个可能都比较少吧就是他可能本身就没兴趣吧我也没兴趣这个东西这个我都想要 short term return 我不想去 invest 这个 long term 的这种东西然后就算我想做我的一定能力可能也不允许我去做这么很好的一个 modular 的 simulation 但是并不阻挠我认为嗯

嗯在未来的几年如果出现一个这样的人是非常非常好的我觉得就是嗯对就是随着这个领域越来越浅色比如说可能太极的出现会帮助一帮这个现在的本科生啊或者是

高中生对吧感觉这个 simulation 是一个很好入门的东西然后等他们入门的时候发现哦那我其实愿意去把无论是按照太极的这个 ecosystem 来建还是自己开一个别的 universe 对吧嗯然后然后来来来建一个来比我觉得这是有可能出现的一个一个未来吧会让这 community 更加的这个 beginner friendly 的一个这个未来对

我觉得我非常同意对不过我觉得最后一点我想说就是我觉得当然也次决于怎么说像这个 library 做到了什么阶段就可能最初期的时候就像你说的这东西是呃

Elec 做了大部分但是我觉得后期你可能还是需要一些在入外界的力量然后真的让他能维护的这么好所以说对我觉得就是对而且我觉得就是 again 学生和导师的相互作用吧就可能最最最开始的时候因为之前我是 Elec 组的嘛就跟他聊的也比较多我觉得他一开始比方说虽然不是啊

欧盖说要哦我们就得做这个东西但是他确实比方说欧盖给他的一个 pointer 他就意识到哦这个东西是很重要的不然的话他可能没有机会说哦我就应该做一个这个库然后预见到智慧会被这么多人用到是的对是的嗯对对挺好我感觉这段讨论挺好的可能可以 inspire 一些感兴趣的人去思考

对然后我们接下来剩下的估计这期时间也也也差不太多了所以我们可以剩下时间过一过你们因为这个也是我们西雅图实习期的最后一期嘛所以大部分的话题其实也都聊过了所以我们可以主要聊一聊一些你们独特的一些观点你们两个碰巧都是做 simulation 的嘛所以说你们觉得在不是在 Adobe 做你们都是这个 return intern 了吧都来过至少一次了嗯所以所以今天至少至少是第二个实习了那你们有什么体会呢有什么想要跟大家分享的呢

我可以先说就对我觉得怎么说我确实对在 Adobe 实习好几次然后我觉得我比较大的一个体验尤其对虽然我实习好几次但其实这次是我第一次 in person 实习所以还是充满了期待然后实际体验我觉得也非常非常的好然后我觉得确实还是比较 remote 好了很多

就我之前一直跟我 mentor 开玩笑说我之前那次实习不是来 Adobe 实习而是跟你做了一个 remote project 就是对就是我觉得还是少了很多其他比方说和小伙伴的交流啊实际在这个公司这个 workspace

就是上班的体验然后我觉得不过我觉得最大的我觉得我的收获还是怎么说就是我觉得有特别是我之后去了 Stanford 之后我觉得像我刚刚提到的我觉得就是实际做我们这个相对传统一些就是图形学的同学和老师都蛮少的所以我觉得我 SumUp 变成了一个 all liar 在 Stanford 然后我觉得我这次来了 Dolby 之后觉得遇到很多就是和我可能做 exactly 相同方向

或者是邻近方向然后这么一大批的同学们我觉得短时间就是我 sample 到了很多大家不一样的 idea 然后包括你可能 struggle 的然后之后下一步要计划的事情其实都类似的就是我会觉得就是嗯其实同龄人可能到了这个阶段都有一样的这种就是焦虑也好啊还是对未来不确定性也好我觉得就是对就我觉得有这样的

就是一组 peer 然后大家可以聊 research 然后又可以聊生活方面的我觉得非常的 rewarding 嗯其实我觉得啊 adobe 他这个就是就是呃首先我觉得他很像很就很像一个大一个一个一个一个大学特别是找 intern 的时候然后也是需要去给发邮件给那些 researcher 套词然后去介绍自己就这个跟你深偏西地的这个过程非常的像呃然后进来了之后我去年是因为

在 LA remote 然后今年是 in person 然后体验特别好就是觉得怎么说呢就是跟 mentor 之间的沟通会更有效率一些然后而且整个工作的 still 非常的自由然后也不太 push 就是就可能因为我们是在 research 的关系然后所以就是对于进度方面也没有特别的 push 然后就让我能够自己去试一些我自己想试的东西跑一些自己想跑的实验我觉得这个也特别好

嗯呃至于氛围的话我觉得就是还是因为我觉得 Adobe 的 researcher 特别多就是特别是呃比如说你在 slack channel 上去看你基本上能看到呃 graphics 可能一大半的比较有名的 researcher 都在那个 channel 里面然后这样大家平时会讨论一些问题我觉得这个氛围特别好然后还有就是像嘉义刚才说的

我们会就是 intern 之间会互相交流,然后因为大家都是这个方向上的,然后特别是这样一个小的方向上的,然后大家的 concern 啊,还有遇到一些问题可能都比较相似,然后这样大家会沟通的时候,嗯,怎么说呢,就就就可能就就突然就有一个外部的反馈,因为平常在学校里面,因为这个方向比较少,然后基本上你很难接受到同龄人的反馈,然后在这个社区里面你可以接到同龄人的反馈,我觉得这个是非常好。

对那那比如说你们两个做的 simulation 的东西的话嗯那你们比如说有去了解你们这些东西会在 Adobe 产品里面怎么样被用出来吗或者说已经发生了的 tech transfer 或者我不能没有发生的估计也不太能讲但能能能发生的这种 tech transfer 就已经发生了 tech transfer 有哪些你们知道的吗嗯

对我的话因为我就是怎么说就是这已经是我第三次和我现在门托就单一实习了然后从我当时那个第一个项目做起然后到现在其实是串在一条线上的然后从那个项目就是开始然后当时就是

费老师费云然后他就一直就是他也在这项目里然后同时也在做就是把它放进 Adobe 产品里的事情然后包括这次在 C graph 然后我们甚至看到了就是这篇文章所就是被放进了产品里然后在 C graph 上进行了 demo 的展示然后就让我那个瞬间觉得我的这个辛苦的付出非常的有意义所以我觉得还挺开心的对然后我去年做的是

关于钢铁碰撞的一个项目然后的话他们确实然后也也也是费用在做拍个 transfer 然后就是我觉得什么类型里面的一些东西的话包括我们跟丹尼也聊过就是可能会放在 stager 或者是一些这样的软件里面就是给用户提供一些关于物理方面的东西对挺好的挺好的对我之前

费云入职一两个月的时候跟他录过一期反正他听过他说的一些他在都被组的体验然后我觉得这个职位应该是他很喜欢的一个一个职位因为可以把这种卡丁爱去 research 放到放到产品里面去对而且他是个很好的我感觉费云就是一个非常好的 research 眼前面只不过他嗯对他现在 focus 做 tech transfer 就是而且他已经过了他那个像我刚才说的这个做 library 的黄金时期就是 phd 那个时候的黄金时期

对但就是如果有一个像像飞云这样子的人想去做这种 library 我觉得是很很很很合适的对对飞云出品的东西我很放心嗯对那对那这期结束之前你们还有别的想聊的任何想聊的点吗嗯

我觉得最后我可能想说我觉得怎么说就是我觉得呃还有一点体会是我觉得总体现在怎么说至少我觉得我们关于或者说我个人来讲我觉得我这个怎么说就是这个平时生活啊就是这个配色这个紧张程度就比较带的烂追问然后可能就是你可能真的要到 c 关带烂前几个月然后或者说 c 关带烂几个月才会觉得有一种特别就是就是带烂模式的感觉

然后夏天的话总体我觉得无论是老师们也好还是同学们也好相对就比较 chill 一点所以我觉得在 doby 然后既有小伙伴们然后又有老师可以就是 face to face 的讨论然后还有就是我觉得平时下了班之后我觉得这个夏初确实环境非常好然后有很多时间去就是 explore 一下 nature 然后发展一下其他的性格最爱好我觉得就是

就是我觉得给了我一些空间就是怎么说就是科研也好还是之后的 plan 也好我觉得就是去 reflect 然后去就是再 refresh 一下自己我觉得我觉得有这样一个空间蛮好就是我觉得我觉得我觉得研究不应该是总在一种比较紧张情况下就是好的研究我觉得不应该是紧张情况下才能 reproduce 就是 produce 出来

我觉得一定有一些就是你需要 daydream 的时间所以我觉得夏天出来实习是一个蛮好的选择对我也觉得是就是在这个夏天的话你没有 Cgraph 和 Cgraph 的一小段 deadline 然后就感觉整个人非常的 chill 然后你也不需要去考虑

就是平常在学校里面考虑很多问题而且我觉得最重要的是在在这样一个氛围下实习的话你能够非常迅速的得到周围人的反馈就是我觉得 research 做 research 的话反馈是一个非常重要的东西就是至少能够让你知道你现在处在哪个阶段然后处在哪个位置然后你遇到某些问题

有哪些可能潜在的解决方法然后这个 FB 我觉得非常重要的就是嗯就是在这样一个环境下你可以得到一个非常高频率的 FB 然后这样的话就是对自己的成长来说这个速度是比较快的就就就我个人来觉得来觉得的话就是可能

这个夏天成长的速度会比在学校要快一些对你们说到电脑我个人是非常讨厌 c 关的电脑因为我觉得反人类就是呃我 p a d 这些每次投 c 关从 s thanksgiving 基本上从 9 月份开始就开始焦虑然后到 s thanksgiving 的时候应该是焦虑的这个顶峰然后 christmas 也是没法好好过新年也更别说了

然后一直到开学而且那个时候刚好一般 Cgraph 单来就是哥大开学的第一周所以就是无缝前间弄完之后就开始要么开始上课要么开始 TA 所以就是也没有什么喘息的时间然后对啊这几年我基本上没有投过 Cgraph 单来然后觉得这个这个从 10 月 11 月 12 月这个过得舒服了很多

对我听我小伙伴都开玩笑说就是 c graph 淡了呢这个时间是图形学人的诅咒就不配拥有寒假对就比较反人类我要有的人会说啊这个是特别是啊 chinese researcher becauselunar new year or whatever 就是这个就刚好你弄完了 c graph 就可以去过过过春节了吗但就是我这个并不同意我并不同意

嗯不过挺好的不过是是我这个我感觉你带乱剧本这个并不是关系特有的了我感觉任何领域都是带来剧本就比如说我现在如果要投开或者投位置的话就是 9 月份跟 4 月份的带来就那个比如我的暑假就没有那么的这个 chill 因为包括我的想投开的 intern 也没有那么 chill 因为他们就会想要使劲干使劲干因为 9 月份就要带来了所以他们就对他们当然还是 have a good time 但就是不会那么不会那么的轻松

对不同的吹到这个从反面角度也蛮好就是你的这个暑假可以做的过得很 productive 然后做完做投稿然后也不用那么的考虑就说我要把这个项目带回学校啊就是还有一些其他的艺术就我觉得对啊但不是每个 internship 就不是每个想投开的都能投出去的如果能投出去是挺好的就一个比较小很像小而精的一个 project 就四四五个月做出来的 project

但是大部分项目都做不出来就都会由于各种各样的原因而而烂尾啊然后就是得不论不能烂尾这个错误的词吧就是得被拖长战线就得变成一个要么到明年物业或者说明年的开的一个一个这种类型的 project 对但是 c graph 好像是默认就是不可能投今年喊价的 c graph 了你得投到至少得明年的 asia 或者再明年的 c graph 但是 c graph 的默认的情况是那样子的嘛

是吧是我觉得我连次上四年两年都努力尝试 Cgraph 都差了一点点最后还是失败了然后就觉得对又没有过好寒假又好然后又没有投出去对吧那还是感觉就我就怎么说就是就是你又不甘心放弃就是很扭吧对

对对挺好的挺好的我感觉这期作为这个西雅图研究实习的里面收官暂时的收官一期也挺好的因为之前几期聊了很多关于实习类似的话题所以这期我其实我们绝大部分的篇幅都没有在讨论实习都在讨论我们关于 graphics 圈子的一些一些看法我觉得这个这挺好的当然可能不知道听众有多少对我们刚才讨论的也有有有有共鸣的但至少我感觉我聊起来没有那么的 repetitive 对挺

对挺好的那再次谢谢两位来来来录节目然后啊之后下期再见拜拜拜拜拜拜拜拜这个就是西雅图 17 系列的最后一期了欢迎点赞评论订阅我们这系列的节目如果有其他感兴趣的话题也欢迎来信如果有合适的机会我也会接着讨论拜拜