都在水论文，停留在跟踪式研究，当然发现不了真问题。
技术或产业有自己的发展逻辑，到了一定程度，就会遇到问题或瓶颈。真问题，难题，不需要命题组老师拍脑袋想，问题就摆在那里，只要在那个领域，不可能看不到。“社会一旦有技术上的需要,则这种需要会比十所大学更能把科学推向前进”。通用大模型这条路线当初不是只有openai搞，只不过其他人放弃了。
大学跟企业，不管是谁提问，问题要提炼出来，适合实验室的体量攻坚。没有哪个大学实验室能搞到几千张显卡的算力，然后呢，就不能搞研究了？
【 在 victd 的大作中提到: 】
: 华为，比亚迪这种还不够提出难题吗？不是所有企业都烂。
: 工信部对这些题目自然要甄选， 容易了做了，你就是放上去，果子也未必是你摘了，别人手更快。
: 所以发布难题来竞猎，是辨别真假本事的好办法。
: ...................
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