问题的重要性

 看着自己的paper, 想法多新奇，但是解决的问题都不太重要

看着这种bert 什么的 wordpiece encoder,想法同样新奇，但是解决的场景确实很重要的。

lesson - 选个重要的场景，花着同样的思维，带来同样的研究快感，但产生impact却大大不同。

从现在望向过去，什么是重要？

其实也难说。。。generative AI 一出来，曾经重要又好用的的比如conditional random field，都被取代了。。

重要其实还有阶段性。

但又一些work比如resnet, 比如He Initialization, 想法简单，但是因为够底层，所以relatively invariant to new model, 因为new model也要用上。