我靠打爆学霸兑换黑科技

第1355章 复杂的功能(2/2)

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首发:~第1355章 复杂的功能

【在校成果】

【论文专利】

【工作经验】

【奖项头衔】

“以上五步,收集科研工作者的几乎全部信息,是开启投资项目的必备条件。”宋河说,“除此之外,还有一些其他信息,譬如师徒关系,研发搭档,家庭状况等等隐私更强的信息,可以选择填,也可以不填,可以公开,也可以不公开,当然最好是填上去。”

大屏幕上飞速罗列各种需要填写的信息,多的令人眼花缭乱。

“这些信息有两个作用。”宋河说。

“第一,让投资人看,投资人点开一位学者的账号,就能从账号信息里看到这位学者的超详细履历,作为是否要投资的参考信息。”

“第二,输入星际科研大模型,由大模型进行大数据计算!”

大屏幕上浮现巨大字幕【星际科研大模型】

“星际科研大模型,主要功能是收集海量数据进行分析计算,算出每个学者的科研潜力,呈现出来给投资人做参考!”宋河道。

“这个模型我们做了很久,用了多家合作单位的数万学者授权的数据,进行反复调整!”

“具体的计算细节我不能公布,属于商业机密,但可以明确保证,绝对不是简单粗暴的加分,而是有一套非常复杂的计算逻辑。”

“举例,前面说的学历部分。”

“大模型会分析一所学校的各种科研产出数据,比如论文影响因子、商业落地新闻、师资力量,通盘分析后得出一个估计值,确定这所学校的学生大概是什么水平。”

“但同时,这种分析会不断调整。”

“比如一所野鸡学校,前几年几乎毫无科研产出,大模型对这所学校的评价会很低,赋予这所学校的学生一个较低分数。”

“但如果这所野鸡学校,突然间聘请了名教授名专家,实验室里开始产出高质量论文,或毕业的许多学生突然考进前科大里去了,大模型会敏锐注意到这种变化,并不断上调对这所学校的评价。”

“对这所学校的评价上调之后,相关学生的评分也会微调,包括在校学生和毕业生,学生们分数上涨后能拿到更多科研投资,产出更多科研成果,于是个人和学校的分数再次上调,形成良性循环,不断进步!”

“这种大模型计算,不仅仅针对学校,科研院所、荣誉头衔等各种因素都会考虑进去,反复调整验证。”

“举例,诺奖,我们在调试大模型的时候,发现诺奖并不是一个好因素,反而在逐渐走低,甚至会成为负面影响,为什么?”

“因为诺奖往往是颁发给几十年前的成果,领奖者大多是老人,早已脱离科研一线,丧失研发能力,去做管理工作或四处走穴捞金。大模型分析了诺奖得主的论文后得出结论,多数诺奖得主在获奖后,学术生涯也接近结束了,自然分数会持续降低。”

“但这也不绝对,譬如我和相晓桐,我们的年龄比诺奖得主的平均年龄低几十岁之多,因此输入诺奖数据后,大模型并未过多下调我们的分数,只下调了一点点,因为从年龄判断我们还有搞科研的精力。”

“说了这么多,只讲了大模型运行机制的冰山一角。”

“常言道举头三尺有神明,星际科研大模型类似于一个全能全知的神明,它会贪婪地不断吸收整个科学界的数据,用大量计算去观察每一个人,继而得出一个评分,让投资人熟悉科学家的实力。”

“评分之后是什么样式?请看示例!”宋河说,“这里用我的一位学生来当例子。”

【卢庚】

【综合评分:512分】

【利好:高考省状元,大学考试分数位居专业前1,就读于一流名校“前沿科技大学药学院”,论文影响因子高于同情况学者270,研究方向为成果井喷方向,实验室打卡工作时间长,试剂仪器使用量大,科研激励环境强】

【利空:年龄较小,尚未进入科研成果密集井喷的黄金年龄,论文样本数较小,难以具体分析研究能力,就读于新成立高校专业,相关高校培养能力待观察,无成熟团队工作经验和长周期科研履历】

【综合评价:潜力巨大的年轻人,在特定科研方向上可能出现高成功率,请谨慎投资】

“这份大模型的评估,基本和我对卢庚同学的判断是一样的。”宋河说,“当然,我对卢庚的了解更深,毕竟卢庚在实验室工作的专注程度,他和我谈科研时的思路敏锐度,很多东西不是数据能衡量的。”

“这就引入另一个非正式功能的机制,伯乐评分!”

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