众所周知，2020年是个非常不寻常的年份。这一年大部分时间都关在家里，哪儿都去不了，现在疫情又肆虐了，希望明年暑假之前可以回复正常办公吧。
然而另一方面，效率大为提高，可算是因祸得福。这一年的研究工作质量与前两年相比有了一个比较大的进步，几条研究线路都出现了曙光，整体思路也越来越清楚了。
感谢众多给力的合作者们！
在多智能体合作方面，已经有联合策略搜索的一作文章被NeurIPS收录，并且我们在ICLR上也有两篇不错的投稿（见多智能体强化学习新工作和一种新的强化学习探索准则）。这方面的工作我在Simon Institute的RL workshop上给了一个invited talk。据此可以看到一些很好的未来研究方向，明年会继续。
在强化学习中学习行动空间并应用于黑盒优化，是另一篇被NeurIPS收录的文章，这个方向是我们新开的，实验效果也非常好。这篇文章在NeurIPS workshop上给了一个invited talk，在本次NeurIPS的黑盒优化竞赛中，第三名（JetBrains）和第八名（KAIST OSI）都独立实现并应用了我们的新方法，对此深感荣幸。
在多层神经网络理论方面，年初用学生-教师框架分析多层ReLU网络的文章中稿ICML，年末又将将此框架应用于像SimCLR/BYOL最新自监督方法，进行了理论分析，打开深度学习的黑盒子，产生了很多新的深层次理解。年末的这篇文章，在NeurIPS workshop开会时有很多人围观，问题都很详细，并且荣幸地给了本次workshop唯一一个contributed talk。这个方向有很多后续工作可做，敬请期待。
总的来说，自己的目标是：想要做能与最新实践结合的理论，还有存在理论解释的实用算法。
2020年过去了，这个目标有了一些起色。
今年发了三篇一作的文章，还有一篇共一的在路上。按照一般的逻辑，一般团队带头人不用做这么多一作。但我这边的方向相对偏难，并非简单套用已有框架，我们组也不像学术界，无法约束在读博士为了前途拼命，所以还是需要一个有经验的人带头，走精品路线建立品牌，然后大家才会有动力有兴趣一起做。在这种条件下，高屋建瓴只给思路常常不够，以身作则（lead by example）并且多多与厉害的伙伴们合作，才是王道。
另一个待在家里的副产品，是把一部一直以来想要写的小说基本写完了（知乎连载见此，主页版），并且很幸运地收到某位编辑的签约邀请。
现在想来，决定公开连载是个很重要的分水岭。决定连载前，写作效率很低，一章可以折腾整个周末，憋出几千字来，特别慢，特别抠细节，而且经常前后不一致，导致大量废稿和无意义文字。决定连载之后，有一种无形的压力在，就会自动去想怎么样才可以提高效率，逼得自己有整体规划和大纲约束，反过来，让写作水准有了一个大的提高。说说一部小说写了五年，其实真正有用的，也就醒悟之后的那部分时间。
希望明年能做得更好。
以上。