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第1355章 复杂的功能(2/3)
次期中期末考试的得分排名,也统计到每个人的账号上去。”

    “第三步,论文和发明专利。”

    “我们对接了全世界95以上的论文库,还在继续对接,你发表过的所有论文,你的所有发明专利,我们都会统计,你也需要确认信息。”

    “第四步,工作经验。”

    “你到某家科研院所实习过,参与过某某项目,请上传信息。你到某家公司做过研发岗,也请上传信息。我们会通过各种渠道验证信息的真实性。”

    “第五步,奖项头衔。”

    “比如你拿过拉马努金奖,拿过药明康德奖,你是全球南方量子物理协会的会长,你是某大学教科书的编撰人,所有信息统统上传”

    随着宋河的快速讲解,大屏幕上出现步骤。

    学历确认

    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,比查户口还详细。

    “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

    观众们惊讶,大概没料到会有专门的大模型出现。

    “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,极度贴近现实”

    “举例,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北大前科大里去了,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,包括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
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