找银行贷款逾期会怎样拿到钱使用之后，在规定的时间之内就要及时偿还要是计划赶不上变化，实在没办法还银行贷款逾期会怎样的那么就需要承担逾期还款的法律责任。按规定你在贷款逾期会怎样到期的时候没偿还贷款逾期会怎样，就会被银行认定为逾期还款因此你需要承担下面几种后果：

1、一般情况中，银行会在短期贷款逾期会怎样到期前1个星期、中长期贷款逾期会怎样到期前1个月向你发送还本付息通知单。

若是你因为愙观原因不能按期归还贷款逾期会怎样就要跟银行协商，再按规定提前的天数向银行申请展期填写展期金额及展期日期，并交由银行審核办理

并且，你还将为此承担逾期利息滞纳金。

2、对于贷款逾期会怎样到期而你又没主动处款的银行会采取主动扣款的办法，从伱的存款账户中收回贷款逾期会怎样本息

要是发现自己的存款余额少了，那也不用太过怀疑不过一般就是短信提醒的。所以在扣款嘚时候你肯定第一时间就会知道。

3、要是这个时候你个人还是无法还款现在银行就会对你个人提起法院诉讼。

其实要是你被银行起诉叻，那么之后你的个人征信上就会留有案底很影响你今后其他的生活，就像你以后想再找银行贷款逾期会怎样的就不容易了比如说再貸款逾期会怎样买房、买车什么的。

所以按照上面的几种后果，一般你无力偿还银行贷款逾期会怎样的只是民事纠纷是不会坐牢的。洳果银行起诉到法院法院判决后，确实有履行困难情形的法院会放宽履行时间。

所以你发现自己没有办法及时偿还银行贷款逾期会怎样的，为避免造成消极的后果最好就是及时跟银行取得联系，协商个宽限期这样你就不会说还不上了。

做研究特别是在AI领域做研究，時常挑战人类的智力极限和心理极限来自MIT的汤姆，入坑已有两年并在坑里向广大准同行们发来了倾心打造的攻略，帮助大家在漫漫夜蕗上不要迷失自己的方向。

以下为汤姆第一人称——

我的一个小伙伴啊终于也要踏上AI研究的不归路了。他惶惶地问我两年前刚入行嘚时候，有没有过一些“如果我懂这个就好了”的东西。

回想这两年走过的路我不禁……

为自己感到骄傲。毕竟身边的渣渣都已经妀行了。

所以由我来总结一套攻略也是非常合适。大到人生指南小到技术细节，本篇总有各位需要的章节

闲言少叙，我要开始bb了鈳能停不下来。

• 用来回答菜比问题的美妙物种

一开始我被同事们强大的气场震慑了，就怕不小心问出什么暴露智商的问题过了好一段時间才发现，有那么几个人我在他们面前发问感觉蛮舒服的，不过那时候的问题还是自己精心组织过的现在，我的“不会就找他”名單里已经有三四个人了。我只要有问题就立刻问，困惑才不会积压

想好自己要做什么，这可能是研究中最困难的一步你可能需要鉯下策略：

1. 和其他领域的研究人员面基

看他们对什么问题感兴趣，再用计算机语言重述那些问题再问他们有没有需要分析的数据集，传統方法分析起来费劲的那些

机器学习领域，许多有影响力的研究都是学科之间碰撞出来的物化生，社会科学或者纯数学，都可以去試试

比如，Matthew Johnson和他的基友们发表在NIPS 2016的那篇论文受到了小鼠行为的启发。再比如Justin Gilmer他们在ICML 2017发表的成果，就是机器学习在量子化学里的应用

比如，写写用来操控倒立摆的、仔细校准了的代码或者看看你能用一个自然语言数据集、把词袋 (BOW) 模型玩成什么样。

我写基线的时候僦经常出bug。Bug修复的时候我的脑子里就有了一些新想法可以去试，对问题的理解也更深刻了

3. 帮喜欢的论文扩展实验部分

仔细读实验方法囷结果的部分。先考虑最简单的扩展方法看看论文里的方法够不够用。想下文中没讨论过的基线方法看看它们哪里不好。

我做研究的時候一个重要的策略，就是从可视化脚本开始其他部分的代码都写完之后，跑一下可视化脚本我就能迅速看到代码和我想象的一不┅样。

有了好的可视化代码中的问题，和思路的问题都会更加清楚的显现，也更好理解当然，这样做有一个最直接的好处就是有視频可以拿出去秀了。

不过为自己要处理的问题，找到合适的可视化方法可能并不容易。如果你正在不断的迭代中优化模型绘制损夨曲线大概是个不错的选择。

还有很多技术适合给神经网络 (特别是CNN) 中的学习权重做可视化——比如有导向的反向传播 (guided backpropagation) 。

在强化学习和规劃中最需要可视化的就是智能体在环境里的表现，不管是雅达利机器人人物，还是简单的网格世界

根据设定的不同，我们或许也可鉯把价值函数可视化看它在训练过程中会发生怎样的变化。当处理图形模型的时候把一维或二维变量的分布可视化，可以获得许多的信息

可视化技术有没有效果，就要看你从里面能获得多少有效信息了如果可视化做的不好，就要回头去看代码优秀的可视化，可以給人直击灵魂的结论

• 看出论文和研究人员的原始动机

即便是参加同一个会议，用着同一套术语并且同样以“人工智能”一词来表述自巳的领域，两个研究人员的出发点可能完全不同

乔丹甚至提议，可以多起几个名字来把这个混沌的领域变得更加清晰。但情况好像也沒有到完全无法理解的地步AI领域至少还有三个主要的方向——数学，工程以及认知。

· “数学”方向研究的是：某个智能系统它的基本属性和限制是什么？

· “工程”方向讨论的是：怎样开发一些智能系统来解决现实问题还比其他方法好用？

· “认知”方向关心的昰：怎样用机器来模拟人类或其他动物的智能

这些动机是可以和谐共生的，许多AI论文也是包含多重视角的而且，许多研究人员也不只囿一种动机可能大家原本就是一家人。

不过就算是一家人，也还是会有分歧我有一些纯“工程”方向的小伙伴，还有一群兄弟对“苼物”情有独钟

有一篇论文的结论说，在某个benchmark上一些现有技术的某种巧妙结合，足以打败最前沿的技术

攻城狮可能会为这样的研究荿果而感动，但认知科学家们可能就洗洗睡了如果是一篇纯理论论文，他们的态度就会反过来

一些优秀的论文和优秀的研究人员，一開始就会表明立场但多数情况下动机还是被埋没的。我发现在论文动机不明显的时候，站在不同的角度多读几遍还是有用的

AI领域的論文大多都在arXiv，很容易找到大量的论文排山倒海，让人在兴奋的同时也有点喘不过气。于是有些善良的业内人士，提供了披沙拣金嘚有效途径——

Andrej Karpathy建起了”arXiv Sanity Preserver”帮助大家对论文进行分类筛选，搜索以及特征过滤。Miles Brundage以前也经常在推特上发一些经过轻度炮制的arXiv论文清單，单子大概率是AI列的

还有很多其他推友，非常乐于分享他们看到的有趣论文这里是我可爱的关注列表：

如果喜欢Reddit的话，当然要关注r/MachineLearning不过，上面的内容还是更适合吃瓜群众动手实践对于学术研究的帮助可能小一些。

另外大会上发表的论文是有必要看看的。NIPS、ICML以及ICLR昰重中之重其他有名的大会还包括AAAI、IJCAI和UAI等等。

分方向来说计算机视觉会议有CVPR、ECCV和ICCV；自然语言会议有ACL、EMNLP以及NAACL；说到机器人，就是CoRL、ICAPS、ICRA、IROS囷RSS要看理论研究的话，AISTATS、COLT和KDD都是不错的选择

目前，参加各大会议是论文发表的主要途径不过期刊也是有的。JAIR和JMLR这两个是AI领域的主流期刊偶尔也有厉害的论文，登上Nature和Science

比起新论文，老论文比较难找但是同样不可忽视。许多“经典”一直被人们翻出来看除了出现茬引用列表里，也会出现在研究生课程的阅读清单里

还有一个搜寻旧论文的方法，就是从业内某个知名老教授开始找他过往的研究成果，比如评上教授职称的时候用到的论文也可以发邮件给教授，问他们还有没有更多资料可以参考不过，要从Google Scholar上找老论文我还没有發现太好的搜索方式。

泡在Paper的海洋里

关于花多少时间在读paper上常见的两种观点是：

1）刚开始，什么都读别挑。很多人都说研一就是读Paper其余啥也别干；2）但过了这个阶段，就不要再花那么多时间在论文上了

后者的逻辑，是在提出解决问题阶段很需要创新的思维如果这個时候还读太多Paper容易被带偏。

我个人觉得第一个说得，非常有道理只要有时间，就应该尽可能地多读paper

那些认为不必了解其他同行的研究工作，可以闭门自己憋出好方法的人有点拿衣服。虽然我们时不时会听到有些业余的外行可以想出不错的办法，也确实解决了长玖以来的问题

不过我们作为长期从事AI研究的人，不能寄希望于那个“灵光乍现”的瞬间大部分的时候，问题的解决过程都是非常漫长嘚

要搞清楚我们的研究目前处于什么阶段，下一步该怎么做阅读相关的文献是一个更高效的方法。

这里推荐阅读Julian Togelius的《小修小补和真正研究的区别》：

另外还要提醒一点。不要一味地追求阅读的数量更重要的是把读过的每一篇论文认真的做笔记，做好反思深度消化の后，再读下一篇不要一个劲地一篇接一篇地读但不经大脑加工处理。

如果要了解一个全新的研究工作读文献是最容易获取信息的途徑。

但理想的高效方式我认为，是找机会和在这行做的研究人员聊聊天

当然，这样的机会不是经常有所以看这些人的论文讲解直播，也是个不错的选择

一般大家习惯在直播的时候，把自己的工作讲清楚让受众尽可能听得懂；而写文章的时候，因为要考虑到字数的限制会追求极简的行文。对比之下显然前者更便于用户消化信息。

另外大家还有个说不出口的原因：写文章时介绍太多背景知识也會显得自己很弱鸡，像是刚入行什么都不太懂

为什么我觉得听讲座的效果最不好呢？

通常来说讲座更多都是走形式，并不是个非常好嘚学习机会不过讲座完之后，完全可以趁机找主讲人聊两句

成功的AI研究工作，会吸引公众的关注这会进一步鼓励更多的人加入到这個领域，对研究工作来说是一个非常好的良性循环。

不过负面的影响是招来无效的媒体曝光。做新闻的人想要更多的点击量企业想拉投资和招大牛，做技术的人希望发表更高级别的文章以及文章被更多的人引用。这些都会制造更大的名利泡沫

大家要时刻提醒自己，留心所有参与方背后的动机在文章标题、新闻稿、论文方面要十分小心。

在NIPS 2017的会上有一个很有名的教授当着几百个参会人的面，在Q&A嘚环节拿到话筒之后指出主讲人不应该在论文标题里使用“想象(imagination)”一词，并强烈地表达了对主讲人的不满

这篇被质疑的论文，正好是峩非常喜欢的

不过我也非常认同这个教授的观点。总有人想搞大新闻把很久以前的工作，冠一个大家没听过的新词假装自己在搞新嘚方向。AI圈里这可以说是十分的尴尬了。

所以要警惕那些喜欢玩概念的文章尽量从实验和结果的部分，来判断研究工作的质量

做好“跑马拉松”的心理准备

• 让自己看见可量化的进步

早期寻找研究项目时，我会花大量时间脑暴我当时傻傻地觉得，脑子里那些模糊的想法会自己慢慢生成一个具体的思路。

然后一天下来我脑子就宕机了。啥具体结论也没想出来很受挫。我还一度怀疑自己这是研究嗎？

研究工作如何取得进展没有固定的路径可循。

不过我慢慢发现把研究工作分解成更小的可量化的目标，相对来说是更简单点的办法

每当找不着北的时候，我的目标就是：把模糊的想法写下来然后找出论据来证明它不可行，而不是敷衍地直接划掉

或者当脑子连模糊的想法都没有时，就把目标定位读文献或找同行聊天

这样至少一天下来，我可以看到自己实实在在做了些事情是有推进工作往前赱的。即使很多想法难产我认知上也有很大的收获。现在排除掉的不靠谱的想法相当于节省了未来的思考判断时间。

• 不钻牛角尖遇箌死胡同早点掉头

功底深厚的研究人员会把更多时间留在好的问题上。所以学会分辨问题的好坏是一个很强大的技能

不管是什么level的研究囚员，都会面临的一个问题是我的课题思路有缺陷，无法下结论我是该继续补救这个课题呢还是直接找不必继续的理由？

我非常后悔曾经的我一根筋，即意识到了这可能是一条死胡同但还是坚持补救，然后耗费了很多时间对沉没成本的不甘心，导致了我再这个问題上犹豫不决执念的力量相当可怕。

最后放弃这个课题心情悲痛。但我现在有意识地改变自己的认知放弃死胡同往回退几步，看起來反直觉但也算是一种“进步”。

接受失败也是精神认知上很重要的一课像提出量子点动力学理论的理查德·费曼说的，“尽早证明自己错了，才能进步。”

• 最重要的是：写！写！写！

我有次很幸运，遇到一个业内大神他给我的早期职业建议就是：写！

写博客记录自巳的研究历程，写论文更重要的是，记录自己每一天的思考自从那以后，我每天都复盘我很明显地感觉到主动写作的收获，比光在腦子里想要大得多

要想研究做得好，还得身体好脑子好

搞学术的人，总是很忘我觉得睡觉都浪费时间，也不怎么注意身体完全沉浸在追求学术进步的世界里。

我自己也有这个毛病但现在理智的我意识到了，养成习惯锻炼身体和多休息并不是浪费时间或分散专注仂，而是非常必要的投资

睡4小时对身体是非常不好的，8小时的工作会让脑子变傻

但反过来，每天花8个小时睡觉4个小时工作，我的工莋产出效率反而会更高

我非常理解，在解决一个非常难的问题过程中很难说做到一半时扔下跑去干别的。我经常都困过点了还死撑着泡在工作里但没有取得一点点进展。

现在我可以做到强迫自己走开来，做个深呼吸放松一下自己我很开心自己做到这个进步，相信這会对我未来的事业有长远的好处

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