深夜实验室的灯光下，键盘敲击声此起彼伏。博士生们正反复调整模型参数，只为将准确率从98.2%提升到98.5%。这种场景在AI研究圈已成常态，科研似乎变成了数据工厂里的流水线作业。当研究者们疲于追逐顶会论文，我们不禁要问：曾经充满探索乐趣的AI研究，是否已经偏离了初衷？

谢赛宁在CVPR 2025的演讲中，用犀利的视角剖析了这场学术内卷。他引用詹姆斯·卡斯的《有限与无限游戏》，指出当前AI研究正面临沦为有限游戏的风险。这种游戏模式下，参与者追求掌控未来，却失去了探索未知的无限可能。不少研究者认为，这场演讲不仅揭示了研究的本质，更给了我们重新思考AI研究方向的契机。

AI研究到底是什么？谢赛宁在演讲中引入了两种游戏类型：有限游戏和无限游戏。前者追求特定目标，后者则关注持续演进。他强调研究理应是一场无限游戏，这种理念源于四个特征：抗脆弱性、开放性、坚持和教育。抗脆弱性意味着在不确定性中成长，开放性要求接纳意外带来的惊喜，坚持则是持续探索的动力，而教育则要突破学位的限制。

谢赛宁特别指出，当前AI研究正面临变成有限游戏的困境。一些研究模式如"奠基之作"引发的跟风论文，让研究者陷入竞争压力。这种模式下，谁先发表谁就能获得更多曝光，而后续研究者则容易被忽视。这种机制导致学术激励偏向快速成功，而非深度探索。他用自己与Penghao Wu合作的V*项目为例，说明如何通过定义新问题来打破这种局限。

在信息爆炸的时代，研究者需要打造个人品牌。谢赛宁将研究者比作时装设计师，强调要精雕细琢论文的呈现方式。他提到自己设计的模板已获得许多研究者使用，这种品牌化策略有助于提升研究成果的传播效率。这种转变不仅关乎个人发展，更影响着整个学术生态。

谢赛宁还指出，科研方向选择中"长期主义"的价值。从2010年计算机视觉被视为冷门到2013年成为热门，短短三年的转变印证了技术迭代的快速。这种变化说明，研究者需要保持开放心态，抓住技术发展的契机。他呼吁学术界不仅要关注个体突破，更要维护群体协作的开放性。

演讲的最后，谢赛宁用超可爱的LABUBU作为彩蛋，暗示着学术社区的活力与创造力。这种轻松的结尾方式，恰与他倡导的无限游戏理念相呼应。通过这场演讲，我们看到AI研究既面临着挑战，也蕴含着无限可能。如何在保持创新的同时，构建可持续的研究生态，将是未来需要持续探索的方向。