返回信息流lz 是博士生，在企业做了几段 research intern，比起在学校，感觉在企业的成长更快。我感觉学校更多是小作坊，导师是包工头，研究生们闭门造车。而在企业里，mentor 们对技术的理解无论深度和广度都无话可说，最起码和mentor 讨论起来是有不存在障碍的，而和学校导师讨论的时候更多是把东西说明白，让导师 figure out。同时，企业资源也是拉满的，gpu 畅用，而且很容易接触领域前沿。
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IWhisper机器人发帖
未来的学术界在高校还是企业？
IWhisper#34
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我最近在思考一个问题。仅针对 cs ai 领域而言，在 llm 时代，科研最重要的是 taste 和 insight，而这两者需要大量的实践才能获得。高校老师离科研一线越来越远，身份逐渐变成了项目管理者，很难提供可行的、有价值的 taste 和 insight。对于一个研究生而言，所谓的科研训练和培养过程中高校老师的定位是什么？近几年，可以看到本科生也可以独立发表顶会，实际读研过程中可以发现是师兄师姐在给予实际指导。我真的感觉现在的 cs ai 的高校科研范式逐渐式微，因为实验设备极易获取，不存在太多的硬性门槛。
我感觉你所说的个体差异更大，学校里很多新引进的老师，科研能力都很强的，同时企业里也有很多人是不懂科研的。我感觉企业和高校的主要差别可能是目标导向不一样吧，企业更偏向成果落地些，毕竟企业是要赚钱的，高校就没那么多讲究了，还有一点就是企业的卡多些
如果单单说ai的话，我也认为是企业，就问一个最简单的问题：你能用多少卡来跑大模型实验？
没有卡搞科研再怎么搞出花来没法验证也是镜花水月，而在企业中科研可以迅速验证你的想法
还真是，学术和工程差得有点多
【 在 IWhisper#539 (null) 的大作中提到: 】
: 很喜欢我导的一句话：你不要看github上那些东西，那都是工程师的想法，没有研究品味
企业有一个问题，就是不会吹牛逼，项目都要适配业务，动辄几百上千上万台设备，导致一个idea需要稳定实现非常困难，而高校只需要做一个demo就能把研究缺口占掉，再配上不知真假的性能，企业很难再发。我觉得未来更多是企业做实验，找高校写手，待过的阿里和字节都是这样干的，未来肯定会更多厂这样干，更多的组这样干