给苏飞花的,那不就是苏飞的嘛,反正学校拨下来的经费又不会要求退回去。
“儿子啊,我这辈子是一眼就看的到头了,其实我从坐到公务员的这个位置上的那一天就能看到自己一辈子的生活了。你爹我生在了一个经济困难的时代,考上大学却没钱读只能去中专,一辈子在这个小县城的这个岗位蹉跎度日……还是你小子帮了你爹一把,才提名了副局级干部。你已经比我强很多了,你的知识水平也比我和你妈高了很多,以后的人生就是你自己做主了。”
也许是有些唏嘘自家儿子取得的成就,也许是想到年轻时候的事情,苏爸一脸感慨,拍着苏飞的肩膀说道。
“老爸你这生活都不知道让多少人羡慕,您以为现在我们小县城公务员好考么?我不好好学一学行测,连复试都进不去,您当年直接包分配……”苏飞哭笑不得,现在多少人挤破头想考公啊,自家老爹有一种得了便宜卖乖的感觉。
当然,苏飞觉得,这其实只是一种人们对自己已经拥有的不珍惜的心理,换到现在,如果本科生毕业分配公务员,又有多少人会去读研进大厂996拼命卷?
“而且我还没的很呢,这个世界上比我厉害的比比皆是,在科研这条路上我也只是刚开始。”苏飞半开玩笑地说道:“说不准,我最后做不出什么成果,又滚回来考公务员了。”
“去去去,你小子说什么丧气话,都去斯坦福做什么学术汇报了,大名鼎鼎的曼老师都对你青睐有加,还这么没信心。”苏爸翻了个白眼,当场教训起来。
苏飞笑着说是,内心却在感叹,科研这条路真的说不准,如果只是为了博士毕业混个高校职位那或许并不难,但想在这条路上一路向前,不断探索,成为学术大牛,那就很难很难。
天才如Res的作者何博士也是棋差一步,年龄渐长成果变少就只能准备退居科研二线了,而惊艳如宁清教授也折戟在了国家级科研计划中,作为Res的共同作者孙博士更是在今年英年早逝……
这条路上,不拼不行,拼的不但是天赋,更是你的时间和精力,甚至是灵感,但太拼了仿佛又不行,没天赋硬拼是浪费时间,有天赋死拼又可能灵感枯竭而失败,有天赋有灵感拿命拼精力枯竭直接一无所有。
苏飞也没打算和自家父母说这些话,三人聊了一些家里或者学校的趣事,就这么聊到了快十二点,才各自回房。
苏飞在房间里一时半会儿睡不去,闲的无聊打开了某乎。
果然如大巴车上的那两个妹子说的一样,自己的某乎粉丝已经达到了惊人的99.7万,这个涨粉速度让苏飞着实是目瞪口呆,而且还迟迟没有停下来趋势,估计要不了多久就要破百万了。
没想到自己在网络上已经有这么高的人气了,真是无心插柳柳成荫。
这多不好意思,自己就是个科研小萌新而已嘛,不想出名啊。
后台私信早就炸了,满天飞的私信苏飞是不可能看得过来的。
而且大多数都是“大老求带”、“嘤嘤嘤”、“学长请教一下SCI论文撰写经验”啥的,苏飞看了几个就懒得再看下去了。
苏飞想着好多大博主百万粉都会发一个感言啥的,自己是不太想天天看着某乎就等着百万粉的那一刻卡点的,那不如就现在发了。
于是,苏飞随手编辑发了一个动态。
【好久没上某乎了,刚到家,才发现不知不觉马上百万粉了,这半年来的起起落落也算是告一段落了,很感谢各位一路以来的支持,我也会继续努力下去。】
emmm……怎么这么生硬。
而且一路以来的支持?感觉这群网友大多都是舆论战看热闹才关注自己的啊。
算了,不想这么多了。
苏飞直接点击了发送。
苏飞刷了一会儿手机,不过短短十分钟,底下的评论就一排排罗列好了,把他吓了一跳,这群夜猫子都不睡觉的么?
【大老,您终于记得您某乎还有个账号了。哭.jpg】
苏飞看到这条评论,挠了挠头,感觉怪不好意思的,主要是他没有做自媒体的打算,对某乎的这个账号完全让它自由发展。
【苏神实际上才99.7万粉丝,我盲猜苏神是要继续潜水一段时间,懒得卡点才提前发感言。狗头.jpg】
好家伙,真有你的,成我肚子里的蛔虫了。
【苏神啥时候发新论文,我们全公司都指望您养活了。狗头.jpg】
【同上,我们全研究室都指望苏神新论文养活了。狗头.jpg】
【问个问题,埃蒙面世的时候,我们公司全力研究埃蒙,刚要完成埃蒙的工业化,苏神发了变形金刚,我们公司连夜加班加点,历经半个多月,变形金刚工业化终于快完成一半了,苏神在ACL上提出了伯特,现在公司高层开会,到底要不要把伯特工业化,看到这条评论的小伙伴们给个意见,觉得要的扣1,不要的扣0。】
这条评论底下一排排的0。
大家给出的理由出奇的一致:你们公司的速度跟不上苏神的速度,还是先乖乖躺好。
当然,也有好多同样的受害者。
【别说了,我们公司更惨,把埃蒙工业化工程外包出去了,花费巨资,这边还没开始赚钱,变形金刚来了,又把变形金刚外包出去,现在……快破产了。】
【摸摸楼上,这也太惨了。】
【我笑死,从没听说过因为出成果速度太快而破产的公司。】
【哎,作为研究生的我们也很惨。埃蒙刚学完,还没实战,变形金刚就来了,现在又来了伯特……我们导师拼命让我们学。哭.jpg】
苏飞看到这些水友们的评论,顿时哭笑不得,他想了想,在这条评论底下扣了个1。
苏飞既然已经选择了京北大学,准备进入脑科学计划了,那暂时就不会研究什么预训练模型了,而伯特的极高性能可以保证它在十年以内都是最前沿的算法,学者们顶多给它小改,大改应该比较难。
所以现在选择工业化伯特没什么问题,应该……吧?