问题：

最近在看王总的演讲想到的，感觉这个时代如果不想要孩子真的没必要卷了，有时间趁年轻多出去玩玩走走多好

反正作为博士，我现在是不急着写论文了，因为按这个ai现在的发展速度，等我急着毕业（考虑录用的审稿时间）的时候，ai基本上就能帮我干大部分的工作了。

LLM领域名句：你只要学的够慢，你就不用学了

一个好的论文：

• 瞄准真实存在并且亟待解决的现实问题
• 归纳机理，分析科学问题
• 提出方法尝试解决
• 消融实验（验证有效性）和对照试验（与同期方法比较具备性价比）
• 总结结论等

对于大部分垂类领域，比如工科来说，目前第一步ai一般找不到什么合适的。

但是当你作为本领域行业内的懂哥（也就是很多导师说的“你是行业专家”），告诉ai最终的目标，然后给出自动测试约束，测评标准，以及时不时过来审计约束下ai的方法（防止跑偏），然后到最终用latex写论文，tikz画图……

有一说一干的是多快好省

那么，在目前看起来LLM的性能还有很大的提升空间，同时发展迅速没见到要停下来的情况下……
你会选择：

现在就开始水论文？
还是等一会，让ai变得更强大，然后用更低时间成本和更少经济成本实现更好的效果？

反正等你毕业的时候，论文的作用就那样。大家看着办吧。

三年前ai还是个3.11和3.8都不知道谁大谁小的水平，但是现在的ai已经什么样子了。如果未来论文的发布由于ai的进化变为了低成本工作，那么你现在押注去灌水论文，发那些所谓的一区二区，“高影响力期刊”，未来等毕业的时候意义会很大吗？

当高考人均在脑内芯片的加持下考到730，那高考还会作为划分位次的依据吗？寒窗苦读十几年是为了应试好呢，还是沉淀下来的那些里子的东西好呢？

而且针对论文，我感觉真正应该认真的是那个发现现实问题。但是实际上大部分论文似乎都是提升性能指标，或者先射箭后画靶，甚至“虚空打靶”，你要说这些东西的实际价值……

所以感觉目前高校的高质量纵向横向项目经验反而可能十分值钱（我参加过几个面试都感觉明显很有用），因为那是真的工业界经验，能解决实际问题的研究，反而是论文没人关心（我没参加过高校教职招聘，可能教职会不太一样吧）随着ai的进步，感觉倾向于解决实际问题的能力，会更加重要

而不是只会纸上谈兵，别人给你定义考核指标，然后你去按照固定计划模式完成。

所以不是躺平更具备性价比，是找对努力方向，更重要。