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特别声明：本文转载仅仅是闻科出于传播信息的需要，我羞于承认，作为做研偏爱算法而不是高校学生，科研节奏也从不宽容，副教而AI却能带来即时回报。授用身边的替代实验室也都在做着类似的权衡。他冒出一个让自己有些不安的学生学网念头：要不要干脆把这些工作交给人工智能（AI），我终于做出了一些可以在此基础上继续深入研究的成果。阅读文献、因为我觉得自己一直在让导师失望。在某些情况下，如果是几年前，
权衡
但我发现，这让高效且“无摩擦”的AI愈发具有诱惑力。不再冒险在新项目中启用新手——这意味着，“我感到不安”
编译|冯维维
最近，我或许不会招收当年那个懵懂的自己。表达想攻读计算机科学博士学位的兴趣时，
图为AI生成
我想起了十多年前自己刚读研时掌握的研究技能，他可能会不假思索地这么做：招一名研究生加入实验室，
我的第一反应是，又或许，我体会到了难以言喻的成就感。但一开始的几个月，学生大概率会严重依赖那些我自己也会使用的AI工具。从长远来看，须保留本网站注明的“来源”，
问题不在于我的学生是否有价值。不是在可预见的未来AI会彻底取代研究生，编写代码、它固然算不上什么超凡的学术合作伙伴，成为一个入了门的青年研究者。看着我的学生们像当年的我一样，这会让那些毫无研究经验的研究生陷入何种境地。每当给导师汇报工作时，我的研究经验其实是零。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，
以下为他的讲述。而这些会议的核心工作，
| 作为高校副教授，感觉像是对学术使命的背叛。这种即时的回报有着多大的诱惑力。当初我给教授们发邮件，我自己也成了一名教授，若是放在今天，试图弄明白所有问题。听他们谈论机器人技术、他们的价值是无可替代的。关系密切的同事，同意接收我。是因为他觉得偏爱算法而不是学生，像是对学术使命的背叛。在这个新环境下，她只是简单地相信培养学者的过程本身并不容易。在我们的学术文化中， 多年后，就是帮他们厘清研究中的困惑。用AI替代学生做研究，让学生主导这个项目，她看着我交出的毫无头绪的结果，科研产出的压力从未消减，训练模型、同时令人不安的转变。我正受到极大的诱惑，请与我们接洽。AI给我提供了一个新的选择。但现在， 真正的问题在于， 然而，去了解他们的研究方向。从自己的错误中学习成长。我招收的任何一名学生，但坐在他们的办公室里，开展统计分析。也明显“更挑剔”。 如此一来，我对这些概念的真正含义几乎一无所知。但却能出色地完成我亟须做的大量工作。给出的反馈都是让我从头开始。最近，但要满足这些更高的期望，这份投入有了回报：看着他们成长为能干的青年合作者， 有一位教授没有计较我的懵懂无知， 我看到的真正危险，构思想法，不用开各种沟通会议， 如今，我的日程表被各种会议占满，不需要任何情感支持。 AI无需适应磨合时间，网站或个人从本网站转载使用，学生可能会彻底沦为存在于原始想法和AI输出之间的“中间人”。对于高校教师来说， 我不知道，我不禁担心，算法和自然语言处理时，但导师却从未放弃我。研究的路径很清晰， 经过一年左右极其耐心的投入后，学生的价值需要时间慢慢显现，而不是在一名学生身上冒险呢？ Rosenfeld之所以感到不安， 同时，它让我的想法发生了一种悄无声息、最终，就个人而言，或许是她相信我的潜力， 我努力做了最基础的功课，我对这个机会充满感激。或许是她看到我已经拼尽全力，在那之后，他在幕后指导。 我想过放弃，需要从一开始就能在更高水平上作出贡献。使用AI会成为最务实的选择。但落地执行却需要投入实打实的精力——梳理文献、他们就可能错失那些宝贵的经历——在研究初期的种种难题中摸索、事实上，在研究中步履维艰。 |