很多实验室流水线生产成果，导师出想法学生发论文，博士根本没独立研究创新能力_风闻

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我觉得还是少炒作一下这些“特别厉害的本科生”，实际上预聘制的症结很大程度上就在这里。 当然，确实有一些真的是非常厉害的。但是，最后能发展成怎么样呢？ 机器学习一大堆顶会论文，现在顶会并不少，几个顶会加起来每年接受量都几千上万了，机器学习本科生发表顶会的越来越多了。但是这样的学生真的都发展得好吗？

现在很多实验室，是流水线生产成果，每个人负责一小块，想机器人一样，导师负责产生想法，学生分工。但这样的学生发表论文很多，不代表毕业之后，脱离自己导师的指挥和想法还能够自己产生成果。说实话我已经看到不少博士期间论文很多，等自己做了助理教授写文章就很困难的人了。这又加剧了学校对预聘制的追求。

实际上症结就在于美国式的博士培养体系。美国是全世界吸引人才卷，博士培养量过大，现在中国也这么学习，而且产生大量超大的流水线实验室，这些博士论文数量很高，但其实根本就没有独立组织研究创新的能力就毕业了。

但是反过来，高校录用博士，肯定要看你的论文，那些在博士培养阶段重点培养独立组织研究创新能力的实验室，因为要每个博士单独负责探索一个课题，博士手上的论文数大概率是比不过流水线分工实验室的，所以他们竞争力不足。但是流水线分工实验室出来的博士论文数量非常多却无法保证真的具有独立做教授做科研的能力。

归根结底，是培养的问题。回到这个报道里的现象，不否认本科生发表大量顶会很厉害，但不代表真的就有潜力了。基础课学得怎么样？ 计算机系学的高等数学、线性代数，有没有自己提高到莫斯科大学数学系的水准？ 机器学习长远上看要做突出性贡献，缺的是数学，现在很多模型是实验有效但是理论上得不到证明和解释。

培养机器学习的本科生，在我看来，本科阶段就不应该写论文，扎扎实实把数学基础打牢固。但问题是，这样的学生却很难找到好的博士机会，因为博士导师也没法直接看出你数学能力的突出，只能比较成绩单都是满分，然后别人有若干顶会，你一篇都没有。

导师招本科生来写论文，本科生积极写论文，短期内导师和本科生是双赢的，因为本科生有读研、读博的申请压力更能卖命，而导师需要文章数量，但这种现象对科研总体的发展不是个好事。