<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>科研 on C.CUI's Log</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/tags/%E7%A7%91%E7%A0%94/</link><description>Recent content in 科研 on C.CUI's Log</description><generator>Hugo</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Sun, 02 Aug 2026 07:00:00 +1000</lastBuildDate><atom:link href="https://cuicaihao.github.io/zh/tags/%E7%A7%91%E7%A0%94/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>当计算机博士不再自动升值：AI 时代的选择、训练与出路</title><link>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-02-the-question-of-phd-value-anxiety-ai-and-my-judgment/</link><pubDate>Sun, 02 Aug 2026 07:00:00 +1000</pubDate><guid>https://cuicaihao.github.io/zh/posts/2026-08-02-the-question-of-phd-value-anxiety-ai-and-my-judgment/</guid><description>本文探讨了在日益增长的焦虑和AI快速发展背景下，博士学位（尤其是在计算机科学领域）的价值演变。文章区分了AI通过博士级测试与真正研究能力之间的差异，强调AI虽能自动化重复性任务，但在问题定义、实验设计和严谨验证方面，人类技能仍至关重要。作者总结认为，在AI时代，一个有价值的博士项目应着重培养独立研究能力、可迁移的系统或领域能力，以及跨组织职业选择权，而非仅仅依赖学位的自动溢价。</description></item></channel></rss>