很多實驗室流水線生產成果，導師出想法學生髮論文，博士根本沒獨立研究創新能力_風聞

【本文來自《清華最強本科畢業生Top10出爐，「從來沒有什麼天才學霸」》評論區，標題為小編添加】

我覺得還是少炒作一下這些“特別厲害的本科生”，實際上預聘制的癥結很大程度上就在這裏。 當然，確實有一些真的是非常厲害的。但是，最後能發展成怎麼樣呢？ 機器學習一大堆頂會論文，現在頂會並不少，幾個頂會加起來每年接受量都幾千上萬了，機器學習本科生髮表頂會的越來越多了。但是這樣的學生真的都發展得好嗎？

現在很多實驗室，是流水線生產成果，每個人負責一小塊，想機器人一樣，導師負責產生想法，學生分工。但這樣的學生髮表論文很多，不代表畢業之後，脱離自己導師的指揮和想法還能夠自己產生成果。説實話我已經看到不少博士期間論文很多，等自己做了助理教授寫文章就很困難的人了。這又加劇了學校對預聘制的追求。

實際上癥結就在於美國式的博士培養體系。美國是全世界吸引人才卷，博士培養量過大，現在中國也這麼學習，而且產生大量超大的流水線實驗室，這些博士論文數量很高，但其實根本就沒有獨立組織研究創新的能力就畢業了。

但是反過來，高校錄用博士，肯定要看你的論文，那些在博士培養階段重點培養獨立組織研究創新能力的實驗室，因為要每個博士單獨負責探索一個課題，博士手上的論文數大概率是比不過流水線分工實驗室的，所以他們競爭力不足。但是流水線分工實驗室出來的博士論文數量非常多卻無法保證真的具有獨立做教授做科研的能力。

歸根結底，是培養的問題。回到這個報道里的現象，不否認本科生髮表大量頂會很厲害，但不代表真的就有潛力了。基礎課學得怎麼樣？ 計算機系學的高等數學、線性代數，有沒有自己提高到莫斯科大學數學系的水準？ 機器學習長遠上看要做突出性貢獻，缺的是數學，現在很多模型是實驗有效但是理論上得不到證明和解釋。

培養機器學習的本科生，在我看來，本科階段就不應該寫論文，紮紮實實把數學基礎打牢固。但問題是，這樣的學生卻很難找到好的博士機會，因為博士導師也沒法直接看出你數學能力的突出，只能比較成績單都是滿分，然後別人有若干頂會，你一篇都沒有。

導師招本科生來寫論文，本科生積極寫論文，短期內導師和本科生是雙贏的，因為本科生有讀研、讀博的申請壓力更能賣命，而導師需要文章數量，但這種現象對科研總體的發展不是個好事。