问题描述
像个童话故事。
课题是自己提出的，数据是在实习的公司查的，框架是两周内突击学的，论文是一个月内投的，但是兴趣却是在四年前慢慢开始积累的。
大约是在 2017 年，我初次在知乎上了解到了 Anki，知道了原来记住知识这件事情是可以量化的，有多少投入，就有多少产出，不是听天由命的，而是可以自己掌控的。从那时起，我就对提高记忆效率这件事产生了兴趣。
2018 年，借助 Anki，我考上了哈工深的计算机，平时闲来无事也会写写知乎，也顺带翻译起了 Anki 的记忆算法文档，一路顺藤摸瓜，找到了现代间隔重复算法的祖宗 SuperMemo 那儿，开始逐步了解记忆算法的目标、设计思路和原理。
这一翻就是一年多，到了 2020 年，墨墨背单词的算法负责人通过知乎联系到我，邀我去实习，给他们介绍这个算法，并分析他们收集到的数据。借此机会，我才慢慢将理论和实际结合起来，开始验证前人的研究，并发现了有些理论存在问题。
中间发生了很多事情，2021 年 9 月，大四的我决定放弃保研，去墨墨工作。不过导师肯定没那么容易放我走，让我先发篇论文。所以我就把记忆算法作为研究课题，开始了第一段科研经历。
那个时候正值深度学习大火，我就准备了一手深度学习+人类语言学习记忆建模，突击学习了一下 PyTorch 怎么用，花了两周把实验代码写完，然后开始写论文，十月份投稿，没想到两周就有了消息，让我小修一下，即可录用。
可能是这个交叉方向过于冷门，后面我回到公司，又在导师的怂恿下，发了一篇 KDD，一篇 TKDE，都接收了，现在想想投中率居然是 100%，有点离谱。
更多细节我之前在这个回答中写过了，这里就不赘述了：
为什么有的计算机本科生就能发表顶会，但是许多博士生还是一篇都没有？欢迎大家 follow 我的工作：
Thoughts Memo：KDD'22 | 墨墨背单词：基于时序模型与最优控制的记忆算法 [AI+教育]Thoughts Memo：IEEE TKDE 2023 | 墨墨背单词：通过捕捉记忆动态，优化间隔重复调度Thoughts Memo：FSRS 现已成为世界上最精确的间隔重复算法*叶峻峣：目前世界最大的人类记忆行为数据集发布Thoughts Memo：间隔重复记忆算法研究资源汇总