主要观点总结
文章讨论了为什么美国的博士能够在AI领域发表大量高质量的研究成果，分析了其中的原因包括：美国顶尖项目的高强度工作环境和激烈的竞争压力使得研究者们工作时长长、效率高；美国吸引了全世界顶尖的科研人才；研究团队规模也是影响产出成果的重要因素之一；此外，GPU等资源的丰富以及知名机构的资源支持也是关键因素之一。同时，也存在幸存者偏差的可能，即观察到的美国博士生可能只是学术成就分布中最顶尖的一部分。最后推荐了阅读Richard Hamming的经典演讲稿。
关键观点总结
关键观点1: 美国顶尖项目中的博士有高强度工作环境和激烈的竞争压力。
他们的工作时间长，效率高，每周工作时长甚至可能超过60小时以上。
关键观点2: 美国吸引了全世界顶尖的科研人才。
这些顶尖人才汇聚在一起，产生了疯狂的学术产出。
关键观点3: 研究团队的规模也是影响产出成果的重要因素之一。
大规模的研究团队能够在短时间内完成更多的研究任务。
关键观点4: GPU等资源的丰富以及知名机构的资源支持也是关键因素之一。
这些资源能够加快研究进度，提高研究效率。
关键观点5: 存在幸存者偏差的可能。
观察到的美国博士生可能只是学术成就分布中最顶尖的一部分，不具有完全的代表性。
关键观点6: 研究者需要保持心理健康和平衡。
长时间高强度的工作可能会对研究者的心理健康造成影响，因此保持平衡和休息同样重要。
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文章转载于新智元 明明都是人，怎么美国的博士就人手十篇AI顶会，还有五篇是一作？ 最近，欧洲博士的一篇质疑，在机器学习社区火了！ 他表示，自己正在欧洲大学攻读博士学位，研究方向是AI/机器学习/CV领域。 自己的博士学业为期4年。 第一年，主要就是学习怎样真正地搞研究，了解整个的学术运作机制。 第二年，自己就已经作为共同作者，在顶会CVPR上发表了首篇论文。 第三年，他已经能够管理研究项目，了解了如何申请资助，掌握了资金运作机制和其中的各种细节。 此时，他的简历中新增了两篇论文，一篇是期刊论文，一篇是会议论文，都是以一作身份发表的。 在此期间，他深度参与了产业界的事务，为和自己实验室有合作的公司写了大量跟AI、系统架构、后端、云计算、部署等相关的生产级代码。 看起来，自己应该算比较成功的博士
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