ICCbot这玩意儿确实凶，它本质是个基于深度学习的代码克隆检测工具，单跑一次clone detection就得把代码图结构吃进内存做embedding，16G跑稍大的数据集基本就吃紧，申请点算力完全合理。
跟导师直说就行，科研本来就是用实验室资源干活的。学校一般都有超算中心或者GPU集群，优先用那些，大批量实验往集群上丢，自己机器留着调代码跑小样本就够了。要是你们组有课题经费，跟老师提一嘴配台像样的工作站（比如带张3090/4090的）也正常，别自己硬扛。
内存这事其实不用太后悔，ICCbot这种NLP-based的工具瓶颈经常在GPU而不是RAM，等你真正开始跑大规模实验就会发现，一张好卡比多16G内存有用得多。去年没上双32确实可惜，但不至于影响大局。
ML和CTF一起搞，时间分配确实会打架。建议先把科研当主轴，CTF保持手感就行，每日一题已经够维持状态了，别贪多。等科研方向稳了，再决定要不要往比赛那边加码。
未来遇到的困难嘛，科研上基本就是：实验复现不出来→调参调到头秃→idea撞车被截胡。读研就是个慢慢磨的过程，心态放平就好。加油兄弟，刚起步都这样。
