贤弟，在教书育人方面，还是有责任心的，给你竖大拇哥～

【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 深度学习热起来之后，学生们变得不爱做解析分析和理论基础，只满足于在tensorflow之类高级平台上边搭搭积木调调参数，就能发所谓的top论文。硕士三年，有的学生实际上只学会了一个梯度下降搜索。
: 大模型热起来之后，情况更糟糕了，学生们可能连梯度下降搜索也不用考虑了，所谓的“学术研究”变成了给商业大模型做测试和数据选择，改一改大模型输入的提示词之类的无聊trick也能发论文。
: 我反复语重心长地跟学生们说要学一些真正的知识，做一点儿稳固的研究，不要只追热点，把自己变成一个程序测试工。因为给大模型做测试虽然短时间看是捷径，但长期来看未必有利于你们的发展。不知道学生们能听进去多少。
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