2026年11月4日下午，由华中科技大学计算机科学与技术学院研究生会科创部主办的“智研有道·笃行致新”——国奖学子科研实践交流会学术微沙龙在韵苑学生活动中心2楼东多功能研讨室圆满落幕。
四位研究生国家奖学金获得者张桢毓、赵亚泽、吕亚哲、江永卫围绕“AI赋能，研以致用”主题，结合自身的研究经历，为现场师生分享了发现科研问题、验证实验想法和科学使用AI工具的经验，带来了一场有干货、有温度的学术交流盛宴。
2022级硕博连读研究生张桢毓
张桢毓，2022级硕博连读研究生，研究方向为小样本学习、跨域迁移、视觉语言模型与开放世界识别，已以第一作者身份在CCF-A类会议CVPR、AAAI、ACM MM发表论文5篇，其中1篇获口头报告（Oral）。
结合自身科研经历，他从“研究想法哪里来”谈起。他建议同学们留意论文中看似矛盾的结论：同一种方法换了数据集，效果为何大不相同？沿着这些差异追问，再选择一个开源、易修改的基线模型复现实验，就有机会把疑问变成自己的选题。在尝试新方法时，他建议用AI记录每次改动和实验结果，避免重复试错。面对AI建议添加的模块，除了看精度涨了多少，也要算清多花了多少计算资源。
2025级硕士研究生赵亚泽
赵亚泽，2025级硕士研究生，主要研究方向为跨域迁移与视觉语言模型，已以第一作者身份在CCF-A类会议CVPR 2026发表论文1篇。
赵亚泽结合这项研究分享论文写作经验，讲述了如何从一张“对不准”的热力图中发现问题。在肺部影像上，模型能勾出肺部轮廓，却没能找准细微病灶。他分别测量整幅图像、局部图像块与文本的匹配程度，发现换到新领域后，局部匹配受到的影响更大。这一发现引导他改进方法，让模型更准确地关注与疾病相关的区域。从复现到投稿，他给同学们的建议是：跑通代码后，多看几张失败样例；动笔写论文前，先用一张图讲清自己发现了什么。
2026级博士研究生吕亚哲
吕亚哲，2026级博士研究生，研究方向为多模态大模型、小样本学习与计算机视觉，已以第一作者、共同第一作者身份分别在CCF-B类会议ECCV和CCF-A类期刊TMM发表论文2篇。
吕亚哲以代码调试为例，介绍了怎样向AI求助才更有效。遇到报错时，可以把能重现问题的最短代码、关键日志、环境版本和预期结果一并交给AI，请它按可能性和验证成本列出排查步骤，再用小规模实验逐项检验。谈到写作，他也划清了作者的责任：AI可以帮忙梳理段落、统一术语，每一处引用仍要回到原文，每一项结论都要有自己的实验证据。
2024级硕士研究生江永卫
江永卫，2024级硕士研究生，研究方向为小样本学习、跨域迁移与计算机视觉，已在跨域小样本学习领域以第一作者身份于CCF-A类会议ICCV、CVPR发表论文2篇。
汪永卫把经验分享落在一个许多同学都熟悉的困惑上：论文读过不久就忘，怎么办？他的做法是从经典工作和近期顶会论文入手，沿参考文献追溯方法的来龙去脉。遇到难点，先自己读英文原文，找准卡住的地方，再借助AI翻译或论文讲解。读完后，随手记下一点感悟，或试着把论文讲给同伴听，哪些地方真正理解了、哪些还说不清，也就有了答案。
本次交流会将科研方法与AI应用经验相结合，从问题发现、实验验证到论文表达，为同学们梳理了推进研究的具体思路。四位嘉宾的分享也共同强调了求证与积累的重要性，既要通过持续阅读和亲手实验形成自己的判断，也要认真核验AI辅助产出的内容，确保引用准确、结论有据、实验可复现，在科研实践中提升创新能力与学术素养。
今后，学院研究生会科创部将继续通过“学术微沙龙”，邀请更多优秀研究生分享科研一线的探索与体会，助力更多研究生在科研旅途中积极创新，追求卓越。
