小楼玉笙的回答多家企业被曝毁约应届毕业生，重灾区在当红行业，此现象背后的原因是什么？应届生该如何减少损失？大学老师来回答一个。

小楼玉笙的回答 多家企业被曝毁约应届毕业生，重灾区在当红行业，此现象背后的原因是什么？应届生该如何减少损失？大学老师来回答一个。 近年来，大学生就业率不容乐观。而与就业率伴生的，则是部分“当红”行业企业毕业前毁约。这种事其实并非今年才有，5~10年前就屡见不鲜。当年酷派手机曾2丶3月份到鄙校电子通信专业校招。因为是个校友小头目带队，又宣扬是国内前10企业，相关院系领导向学生大力推荐。企业招到了人，领导解决了就业率，学生早早拿到offer，皆大欢喜。结果到了6月，酷派卷入乐视系暴雷，offer全部作废。学生再过几天离校，找新工作丶考研丶考公都来不及。万一拖到9月，就面临跟新一届毕业生一起卷，欲哭无泪。 经济动荡，企业经营起伏，调整招聘计划，甚至裁员丶违约，本身是市场经济行为。但国内的就业体制仍是半计划经济，似乎毕业前没有升学丶就业去向，学校丶学生都有原罪。政府丶学校丶企业招聘，不少对gap year并不友好。一旦企业突然违约，学生即面临毕业失去应届保护罩，再次求职还面临隐形歧视。这种损失，金钱都无法弥补。何况新闻中企业只赔5k，钱都没给够。 避免这种事情需要国家丶学校加大法制建设力度，保护应届生利益。需要经济形势好转，企业多招人少裁人。应届生除了闷头找新出路，别无他法。别说维权成本太高，很难取胜。就是像新闻中本来赔5k，万一打赢官司赔到20k，还是杯水车薪。 via 知乎热榜 (author: 小楼玉笙)

小楼玉笙的回答杨幂在 C 扩期刊上发表论文谈影视剧中演员的创作习惯，这篇论文的学术水平如何？大学老师来回答一个。

小楼玉笙的回答 杨幂在 C 扩期刊上发表论文谈影视剧中演员的创作习惯，这篇论文的学术水平如何？大学老师来回答一个。 不吹不黑，论刊物档次，发表在北核丶c扩上。刊物档次既没有高到不行，也不是一钱不值。如果是硕士能发表北核丶c集这一档次的刊物，申博时只要没遇到发了c刊正刊的天才对手，就有相当竞争力。如果是博士，过去不少学校要求2篇c刊正刊才能毕业。现在有的降低到1篇正刊+1篇c扩丶北核。那么作为第2篇添头，不是全无含金量。如果是大学老师或专业科研工作者，在二本工作发c扩丶北核评职称尚有作用，在985丶211高校工作发这种则和普刊没啥区别。 论文章质量，题目叫《浅谈》，又是个个案分析，学术含量不会太高。鉴于一些c刊正刊上也会登些水文，对c扩丶北核更不必吹毛求疵。《哈尔滨1944》是杨女士本人主演的电视剧，应该不至于抄袭剽窃。作为主演，如果真的写出一些亲身表演时的心得，哪怕“理论”含量稍低，未必不比不会演戏的剧评家写的隔靴搔痒的文章更有别识心裁。 杨女士作为北京电影学院本科毕业，似乎也没有刻意攻读在职硕博，或去挂个兼职教授。只要是凭自己本事，发出一篇优秀硕士甚至二本大学老师都还拿得出手的文章，总体还是值得肯定的。只要没有用粉丝团恶意炒作，只是正常宣传，也没什么不妥。 via 知乎热榜 (author: 小楼玉笙)

小楼玉笙的回答浙大回应拟聘用傅园慧“会进行学生的游泳教学工作”，如何看待她的选择？运动员当大学老师需要符合哪些条件？来回答一个。

小楼玉笙的回答 浙大回应拟聘用傅园慧“会进行学生的游泳教学工作”，如何看待她的选择？运动员当大学老师需要符合哪些条件？大学老师来回答一个。 运动员是一个吃青春饭，30岁左右需要退役转行的工作。有人如刘国梁，直接在乒乓球队从事教练丶管理工作。有的从政，如邓亚萍先任奥组委奥运村部副部长，后任共青团北京市委副书记丶《人民日报》副秘书长等。有的创业，如李宁先到健力宝，后开办李宁公司。也有的进入体育大学，或普通大学体育部任教。 当教练继续在行业内干，环境类似丶有竞技压力从政丶经商需要个人素质丶机遇，有些人后续发展并不成功。大学教职则属于事业单位，优秀运动员一般给编制，不易大富大贵，但较为稳定。如果只在公共体育部教本科生，主要是上好课，科研压力不大。综合评估，对退役运动员算中等或中上选择。 想当大学老师，一般专业要求博士，但音体美专业往往可以放宽为硕士，优秀运动员更可以直接按特殊人才引进。如武大靖有北京体育大学硕士，直接被吉林大学聘为体育学院教授丶匡亚明领军教授，同时在东北体育大学攻读在职博士。傅园慧也有北体大硕士，浙大没有特别报道，估计是按普通青年教师引进。（可能有不是奥运冠军，浙大招人标准高于吉大多重原因） 运动员有了稳定的工作，学校有了知名度，学生有退役优秀运动员教学，算是一个三赢结果。 via 知乎热榜 (author: 小楼玉笙)

中国官媒：导师不必是师父更不是老板

中国官媒：导师不必是师父更不是老板 针对北京邮电大学15名学生联名举报自己的导师事件，中国官媒央视网星期天（4月14日）发表评论文章说，导师就是导师，不必是“师父”，更不该是“老板”。 文章说，北京邮电大学生联名举报导师看似是“极端”个案，背后折射的“导生关系”失序确属不争的事实。高校中有相当一部分导师在追求个人学术利益最大化时，与研究生之间的关系正“沦为”功利性的雇佣关系，是比较普遍的现象。不少硕士、博士研究生成为科研廉价劳动力，给导师干活往往“不求回报”，成为导师的“黑工”。 文章指出，早在2006年，时任中国科学院院长的路甬祥院士，就曾公开批驳“科研老板”现象。但近20年过去，高校科研院所里的导师还是“老板”。特别是对理工科的学生来说，每日考勤打卡、在实验室“九九六”，和普通打工族没什么区别。 但如果纯粹是职场，你出钱我办事，彼此互不相欠、清清爽爽，倒也还好。可是，劳动法并不保护在高校和科研院所里的研究生。 文章指出，尽管《研究生导师指导行为准则》明确指出，导师不得要求研究生从事与学业、科研、社会服务无关的事务，不得违规随意拖延研究生毕业时间；同时规定，对导师的师德失范行为，培养单位可视情况，采取约谈、限招、停招、取消导师资格、清除出教师队伍等措施，但现实是，这些规定很难落实。 文章分析，导师对学生拥有绝对“权力”。学生何时开题、答辩、毕业，完全由导师直接决定；科研补贴给不给、给多少，也完全由导师说了算。如果想毕业、有补助，学生自然得听导师的话。 此外，由于实验室环境相对封闭，导师“压榨”研究生时，“家丑”往往很难外扬；学生即便想“维权”，可有些“穿小鞋”行为，如拖延指导、拒绝签字等，导师也能以“是学生能力不足”轻易否认。 文章还说，有时校方哪怕知道了，也宁愿“睁只眼闭只眼”。因为一个学术“大佬”会直接影响学科排名、国家实验室、国家课题基金和SCI论文等考核申报硬指标，高校也得罪不起，即便“闹大了”也倾向“轻拿轻放”。 中国教育部曾要求，高校应建立师德监督体系、投诉举报平台，但人情、面子和利益捆绑，让高校对导师的监督制度往往流于纸面。 ... 2024年4月14日 5:28 PM

文科生在AI团队里，究竟能干嘛？

文科生在AI团队里，究竟能干嘛？ 这大半年来，市面上被报道的 AI 团队，核心人才大多有技术背景，至少得是个理工科背景。 包括在很多 AI 社群里，懂技术的开发者，往往更受欢迎。 作为中文系毕业的文科生，我也一直在想：难道在 AI 领域，就没有咱文科生的一席之地了吗？ 从事 AI 3 个月后，我参与开发的一款内部 AI 工具，终于有了点阶段性的进展。回顾这 3 个月的经历，我隐约找到了点文科生在 AI 团队可以做的事儿。 先说个太长不看版： 内部AI 产品的开发，至少有 3 个里程碑 1、找到 AI 可以帮到忙的高价值场景 2、开发出能解决问题的傻瓜式 AI 工具 3、帮助业务一线员工真正用出效果 每个里程碑达成过程中，我这个文科生起到的作用是 1、找场景阶段：调研和科普 AI 在行业中的应用 2、产品开发阶段：通过提示词，把专家经验放进产品 3、用户成功阶段：在真实业务中，帮助种子用户成功 如果你对细节感兴趣，欢迎查看下面的详细内容： 一、找到 AI 可以帮到忙的高价值场景 1、找高价值场景 6月份初，在参与筹建「开源 AI 解决方案社区」的过程中，经过跟多位AI从业者深入交流，我得出了一个结论： “和行家/专家一道，找到行业的高价值场景，做出该场景的AIGC解决方案，可能更赚钱。” 这段话被转发出去之后，得到过几位行业领袖级人物的肯定。我后来参与的AI工具，也是在这个思路下开展的。 2、技术之外要做的事 想要“和行家/专家一道，找到行业的高价值场景”，AI团队就不能只懂技术。 我们还需要花更多的时间，去找行家/专家沟通，去了解该细分领域的知识和商业模式，去了解服务公司的核心优势。 就像那些搞运输的司机，懂发动机原理固然不错，但真想要赚钱，他们更需要搞清楚：运什么人、什么货性价比更高，走哪些路线更有赚头。 3、我这个文科生能做的事儿 对于绝大多数的行业专家来说，AI到底发展到了什么程度，其实是个谜。 因为新闻一会儿说AI会取代他们，一会儿又说 AI 到了冷静期，很多 AI 公司都黄了，也没个准数。 于是，我就冲了上来，做了些较为细致的调研。然后，用专家能懂的话，把AI 的真实情况，尤其是对行业的真实影响，科普给他们。 等专家对「AI 能干啥和不能干啥」有个基本概念过后，我再试着用他们能接受的方式，一起测试 AI 在解决业务真实问题方面的效果。 整体来看，专家们更喜欢业务导向的专题式调研报告，测试过且有know-how 层面的SOP更佳，有客户/用户的数据最好。而对于市面上常见的技术向、产品向的科普文章（和软广），他们其实兴趣不大。 二、开发出能解决问题的傻瓜式 AI 工具 1、确保 AI 能解决业务中的真实问题 5月下旬，OpenAI的创始人之一，大神Andrej Karpthy在微软Build 2023开发者大会上有提到过： “很多事情，直接写提示词（prompt）就可以搞定。在达到提示词上限之前，不需要考虑模型微调。” 在实际业务当中，很多问题，确实可以通过提示词解决。而提示词的上限，则取决于业务的重要程度和专家的专业程度。 如果，有幸在上个阶段，找到了重要性够高的业务场景。那么，这个阶段的重点，就变成了「如何和专家一起提升提示词的上限」。 从个人经验来看，很多 AI 工程师是不屑于学提示词的，绝大多数行业专家又不太会提示词。这中间的鸿沟，就需要我这个「愿意学和擅长教提示词」的人来填。 如果说提示词对专家太难，对 AI 工程师太简单，那么对我这个喜欢讲大白话的文科生，可能就刚刚好。 2、确保 AI 工具足够简单易用 入行仨月，我越发认可一句话：“公司只要有‘两个人’会提示词就行了”。 提示词真要做到「能解决业务中真实问题」的程度，不仅需要大量的业务知识和提示工程知识，还需要反复地尝试和迭代。 这其中的学习成本和试错成本，远不是业务一线伙伴所能承担的。咱千万别指望，通过几场培训和交流，就能让业务人员用起来。事实证明，这是不可能的。 更可行的方式，是让对业务感兴趣的提示词高手（我）和对 AI 感兴趣的业务专家合作。把一些高频的、能提效的场景中要用到的提示词，都提前写完并封装好。 最终交付给业务一线伙伴的，是只要傻瓜式操作就能稳定出效果简易工具。 三、帮业务一线伙伴真正用出效果 一旦进入真实业务场景，再简单易用的提效工具，都有一定的学习成本。 哪怕简单如微信，私域运营过程中要用到的功能，也得专门搞场培训。 1、在企业内部，AI比数字化工具更难推 在业务一线伙伴那里，AI 可不只是新的提效工具那么简单，在潜意识里，他们还有被取代的担忧。 而对那些简单试用过一些AI 的业务伙伴来讲，他们在市面上的 AI 那里碰过壁，不一定相信这一款AI工具真的有用。 这种情况下，如何吸引到一定量的种子用户，如何让种子用户快速上手，如何让甜蜜用户用出效果和持续使用，都是难题。 2、但互联网时代的运营方法论，依然有效 比如，重点突破感兴趣的业务团队，深入到他们手头具体的项目中去，点对点地用 AI 工具帮他们提效。 一旦在业务中起到作用，该团队就会一直用下去。 而在沟通过程中，我还可以不断总结他们的痛点，找到真实业务中高频的具象的场景，测算出大致的提效数据。 比如从 3 天提效到 10 分钟等，好让其他业务团队能真切感受到 AI 工具的帮助，最终以点带面让相关团队都用起来。 四、其他的延展 1、关键在“行业的高价值场景”上 总结到最后，我越发感觉到，这里面真正关键的，不是找场景阶段的调研和科普，不是产品开发阶段提示词工程，也不是用户成功阶段的产品运营，而是真正找到了“行业的高价值场景”。 只有场景找得足够准，才有可能立得了项，有可能获得种子用户，有可能形成早期的标杆，有可能为公司乃至行业带来价值。 但现阶段想要找到这个场景，AI 团队一定要跟行业专家合作，一定要对该领域的技术进展和产品表现足够了解。此处，才是文科生们最能创造价值的地方。 2、文理科或许都不是重点 最后，话说回来，既然都有了 AI 加持，就不用过于纠结文科、理科了。肯专研的话，很多技术上的问题、行业里的专业问题，都是可以学会的。 而且，从合作的角度来看，这些问题也无需学到多么精通。收到需求后，知道技术能否实现；看到技术后，清楚业务中如何应用，就差不多了。 至于那些个高价值场景，可能还需要把这门生意摸得足够透，对市面上「需求（流量）-产品-变现」的玩法了解得足够多。 我希望自己，今后尽可能少考虑自己学的是什么专业，担任的是什么岗位。然后，把更多的心思，花在如何用我的优势和用 AI 为客户/用户创造更大价值上，花在细分领域客户/用户的需求洞察上。 毕竟，客户/用户真正关心的，不是我是谁，而是我能给他们带来的是什么。#AI工作流