近期，我们进行了一项跨领域研究，发现一个有趣的现象，个人体会：虔诚的小白强于干练的高手。
特定情况下，初学者的专注投入可能超越经验丰富但先入为主的专家。何出此言，我们调研了该领域的新旧论文，发现现有数据未能充分利用。然而，我们仅用两天时间，以简单的模型取得了显著进展（比之前的SOTA性能强4倍以上），兴奋之外考虑为何前人没有为什么没有取得类似成果，通过分析他们的论文和代码，我们推测，我和同门（计算机科学和人工智能专业）作为非该任务领域的专业人士，跳脱了领域固有思维，仅从数据本身出发进行分析和处理。而领域专家可能过于依赖专业知识，试图提取特定信息或指标，反而忽略了潜在的关联性。
我们作为“歪打正着”的小白反而有可能"抛开领域和事实不谈"，不受限于先验知识，反而让模型取得了更优的效果。
仅为个人感悟，欢迎批评指正。
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