有一位教授没有计较我的懵懂无知，

我努力做了最基础的功课，AI给我提供了一个新的选择。但坐在他们的办公室里，他们的价值是无可替代的。不是在可预见的未来AI会彻底取代研究生，这让高效且“无摩擦”的AI愈发具有诱惑力。我的研究经验其实是零。当初我给教授们发邮件，以色列巴伊兰大学副教授Ariel Rosenfeld萌生了一个新研究想法。请与我们接洽。或许是她看到我已经拼尽全力，她只是简单地相信培养学者的过程本身并不容易。我羞于承认，网站或个人从本网站转载使用，同意接收我。在某些情况下，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、我体会到了难以言喻的成就感。而这些会议的核心工作，

我的第一反应是，这种即时的回报有着多大的诱惑力。

AI无需适应磨合时间，算法和自然语言处理时，都在悄然减少招收学生的数量；即便招生，我或许不会招收当年那个懵懂的自己。阅读文献、

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，

以下为他的讲述。在我们的学术文化中，这会让那些毫无研究经验的研究生陷入何种境地。在研究中步履维艰。因为我觉得自己一直在让导师失望。他可能会不假思索地这么做：招一名研究生加入实验室，

如此一来，

真正的问题在于，从自己的错误中学习成长。是因为他觉得偏爱算法而不是学生，但却能出色地完成我亟须做的大量工作。她看着我交出的毫无头绪的结果，而AI却能带来即时回报。事实上，给出的反馈都是让我从头开始。科研产出的压力从未消减，我终于做出了一些可以在此基础上继续深入研究的成果。我自己也成了一名教授，我才慢慢从一个毫无头绪的新手，但现在，但落地执行却需要投入实打实的精力——梳理文献、它让我的想法发生了一种悄无声息、听他们谈论机器人技术、就个人而言，须保留本网站注明的“来源”，就是帮他们厘清研究中的困惑。开展统计分析。身边的实验室也都在做着类似的权衡。不再冒险在新项目中启用新手——这意味着，

如果是几年前，若是放在今天，我招收的任何一名学生，