计算机科学学术界死了吗？AI博士生该何去何从

UT Austin 计算机科学博士生曹晋发文反思基础模型对学术研究的冲击，指出传统通过微调与引入归纳偏置刷 SOTA 的套路正在失效。他认为 AI 研究者未来需在进入工业界训练基础模型，与回归科学本质将模型本身作为研究对象之间做出选择。该观点引发学界广泛讨论，不少研究者认同未来学术重心正从工程化刷榜转向机械可解释性等机理探索。