尊敬的各位领导、各位老师，亲爱的同学们，以及今天到场的家长们：

大家好！

我是生物医学工程系刘泉影。首先，恭喜各位同学，你们终于成功地从本科“续费”到了研究生。也感谢在座的家长，谢谢你们和孩子一起选择了南科大，选择了这所年轻、开放、充满探索精神的大学。

现在处在一个机器智能疯狂进化的时代，也是人类信息爆炸但注意力极度短缺的时代。AI 知道的东西越来越多，给答案的速度也越来越快。有时候你刚在对话框里敲下一个问题，大脑神经元还没开始激活，AI的人工神经元已经给了你答案，甚至已经把答案、代码、参考文献，甚至论文的摘要都写好了。

听起来很美好，但唯一的问题是，这个问题，到底值不值得问？值不值得回答？值不值得你花三年去回答？甚至花整个人生去回答？

所以，我今天不打算给大家提供答案。我想分享三个很简单的体会，希望能给大家在一个这样的时代“去除焦虑、保持淡定”的勇气。

第一，学会问“问题”，问真正有价值的问题。

以前学生每天都来找我聊天，我们热火朝天探讨，我感觉自己特别被需要。现在学生每天和AI聊天，我感觉我变成了一个“留守儿童”了。

同学们，也许你们的大部分技术问题，AI 都能对答如流。但AI代替不了你跟导师面对面相处交流、一起探讨问题的时光，也代替不了你们一起寻找问题、定义问题、寻找答案各种各样探索的过程。

我想请大家思考一件事：当机器可以回答一切的时候，什么才是你作为研究者不可替代的价值？

如果答案轻而易举，那问题也在贬值。所以研究者最珍贵的能力，是提出一个真正值得花时间去解决的好问题，一个难而正确的问题。定义问题，比寻求答案更加重要。

很多真正有意思的研究，往往不是从“我有一个great idea”“我有一个更复杂的办法”开始的，而是从你和导师一起寻找一个有趣、纯粹、深刻、直击灵魂的问题开始的。

第二，信息越多，越要学会“降噪”。

我是做脑机接口研究的，记录大脑活动的时候，有一个很让人无可奈何、尴尬的现象：你打个哈欠对脑电波的影响，比你苦思冥想三小时的波动可能都大。有时候你会发现，噪声比信号更加响亮。

今天某种程度上也是这样，新论文、新方法、新热点层出不穷，各领风骚一两周。甚至有学生跟我说，只需要学得足够慢，一个新技术就可以不用学了，因为很快就过时了。

我想分享给你们的是，追逐变化当然没错，追逐潮流也可以，但比追逐更重要的是判断。判断什么是真正重要的信号，什么只是暂时的噪声？ 什么值得你花几天学习，什么值得花几年、终身去探索？

我们要追求长期主义，真正属于你的研究方向，不是一次文献检索就能找到的。它是在你一次次阅读、试错、甚至失败之后，从噪声里慢慢过滤出来的。不断的探索，持续学习，就可以以不变应万变。

第三，像训练大模型一样训练自己——既要预训练，也要后训练，但最重要的是，别停止训练。保持持续不断学习，终身学习。

很多论文里的方法，在自己论文里效果特别好，打遍天下无敌手；但到了别人的论文里，瞬间就被碾压。为什么？因为那个方法可能只适用于特定任务、特定场景，换个地方就“水土不服”。模型太“专”了，有时候很难泛化。只能不断地后训练、不断地微调。

人的成长其实也类似。

研究生阶段，我们当然要“专”。要在一个问题上扎得足够深，深到形成自己的“护城河”。但我也请大家保留足够的广博。

一个你不认识的教授的讲座、一篇看起来似乎和你的研究课题不相干的论文、一次和别的实验室的小伙伴的探讨聊天——它们就像你大脑预训练阶段的“语料”。你不知道哪一天，这些看似无用的积累，会帮你解决一个全新的问题。

而且，实验室只是认识世界的一种方式。很多真正的问题，不是从论文中读出来的，而是在接触真实的人、真实的物理世界、真实环境中，一次次实践碰撞之后，才慢慢变得清晰。

所以，既要读万卷书，也要走出实验室；既要把一件事做深，也要保持对新鲜事物的好奇心。广泛地学习让你看得远，深入地钻研让你走得深，而持续学习，决定你最终能走多远。

正因为如此，什么值得追问，什么值得长期投入，反而变得更加珍贵。

我希望有一天能更准确、更深入地“解码”大脑。而大脑也在提醒我一件很有趣的事：那就是人真正重要的，不是记住多少知识，而是能不能不断更新神经连接，在新的经历中持续重塑自己。

我希望大家在南科大的这几年时间里，能完成对自己的“解码”——提出真正属于自己的问题；找到真正有价值的信号；也在这个答案泛滥的时代，保持更新参数、终身学习的能力。

谢谢大家！