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第十二章 职级

    他们的大项目组内在不同时期有大概十几到二十几个实验项目,分别有1-5名研究员在负责。

    具体的需求,会由教授根据“神躯计划”整体模型的模拟状态来确定和发布,分配给不同的研究员建立实验项目。

    研究员在智能体的帮助下,设计整个实验流程、配置实验设备、自动下单3D材料打印平台产出各种实验构件、调动具身智能单元完成实验环境搭建,然后在完成实验后,将实验数据按照整个项目的要求进行预处理,再发给杨淮进行项目模型整体适配。

    杨淮在智能体的协助下,会按照模型运行的结果反馈给教授,教授再分发任务,研究员的智能体便根据新的任务迭代实验,如此循环。

    杨淮很早就意识到研究员预处理实验数据这一步,其实交给他来做效率会更高,但之前掌控模型数据的是教授,这些工作肯定是尽量分摊到各个研究员的头上,后来由杨淮负责后,他也不会去主动揽其他人的工作,凭白增加自己的工作量。

    但在意识到教授极可能是主观上不认为他有资格入组后,他便转变了策略,不仅拓展工作的深度,还开始拓展工作的广度,用了一些“技巧”,让一位研究员“主动”请他帮忙预处理一批实验数据。

    要想职属关系调入项目组,并不只有项目组负责人主动调入这一条路,如果借调的人在项目组内负责的工作内容达到一定数量,并且持续超过一年时间,职属关系会自动调入项目组。

    很快,杨淮便帮项目组内超过一半的研究员做实验数据的预处理,并且几乎成为了常态。

    这不仅帮那些研究员减负,也让他和智能体“木星”对于整个项目有了更深入和底层的理解,这些理解反过来帮他建立了一套更高效的数据处理方法。

    他正在主动地把这个职位在项目组内的重要性、影响力不断拉高,重塑职位的内容,再把自己和这个职位绑定。

    一年之后,老板宋晟豪过来听项目进度汇报的时候,杨淮不仅都在,而且每次都是他在操作模型的可视化演示,他已经成了项目组不可或缺的一员,职属关系也如愿地正式被调入了05项目组。

    目标虽然达成,但过程其实并没有那么顺利。

    在他把这个职位的工作职能,通过各种方式主动扩展和丰富,达到自动入组的条件,并且时间接近一年的时候,教授忽然招了个博士进组,让杨淮带那位博士熟悉手头工作,至少交接一半工作内容。

    显然是看准了杨淮不会放弃这个高薪工作,即便丢掉职位,职属关系无法调进入项目组,也一定会想办法继续待在公司。

    杨淮也确实没有抗议抱怨或工作消极,而是依着要求,非常尽责地带着那名博士新人熟悉整个工作流程。

    倒不是杨淮有多大公无私,而是他很清楚,那位博士新人,根本无法“胜任”这个工作。

    这个时代,本科之后的继续进修资格、学位的获取,并不完全取决于个人的学习能力,光考研资格的获取门槛就直接卡掉99%的人——没能按预期获得特别奖学金的杨淮就是被卡在了这道门槛之外。

    拿到本科学位后要考研的话,需要先进行考试资格申请,相当于一个前置考试。

    原本这个前置考试,是为了避免考生浪费后续的考试花费和时间,所以并没有要求对考生的智能体做对应的升级和训练。

    但随着时间的推移,这个“没有任何硬性要求”的资格考试,反而成了考研中最难也最卷的一关。

    起初,有些考生会购买专门为某一个院校专业、某一位导师定制的智能体提升包,这种定制包的价格通常在5万到10万左右,加上智能体的训练费,一次资格考核就要花掉差不多20万。

    但如果大家都用提升包,那就相当于大家都没用,拉不开差距,于是又出现了直接由在读研究生用自己智能体进行数据脱敏后,提炼的考试专用提升包,交给考生进行智能体训练融合的操作。

    这种在读研究生提炼专用提升包给考生的操作,只会提供给一位考生进行一次资格考试使用,基本上可以保证必过,而考完之后考试系统会自动迭代,所以下一届的考生再使用的效果就会大打折扣,甚至不如一般的定制包。

    也就是说一个在读研究生,可以保证一个考生获得考试资格。

    当然,前提是要支付智能体提炼、智能体训练的高昂费用,也要得到在读研究生的同意,而在读研究生敢这么做,也基本等同于背后的导师、校方的同意。

    光这个花费,基本都要在80万到200万左右,人脉和渠道,更是无法用金钱来衡量。

    获得了考试资格后,考生需要交5千到8千的报考费用,然后得到一个统一提供的标准提升包,自己再花费5万左右进行智能体的训练融合,完成后再按期进行考试。

    正式考试时的报考费和智能体训练费,都可以申请低息甚至无息贷款,有一些奖学金也可以覆盖大部分。

    所以如果只看明面上的规则,考研的门槛并不高。

    但实际上,绝大部分考研的资格考试和正式考试的难度都是倒挂的,前者要比后者难非常多,前者才是真正决定成败的考试。

    虽然资格考试和正式考试都是AI进行出题和评分,但导师可以用定制例题给AI来划定难度水平,某种程度上以此来进行主观筛选。

    经过这种筛选后,考上的学生,大部分都已经建立了“前期关系”,而且有在读研究生提炼的专用提升包训练融合了智能体,录取后新生的能力也有保证,可以更快地参与项目,省心省力。

    当然,如果真有那种强横的天才,不靠“前期关系”,不用巨额花费购买专用提升包训练融合智能体,就能通过资格考试,又在正式考试中脱颖而出,那导师也很乐意收下这样的学生,甚至会主动为其提供奖学金,cover掉正式考试的报名费和智能体训练费,以及后续的学费。

    杨淮知道自己不是这种百万中无一的超级天才,所以他从高中就在拼特别奖学金的资格。

    拿到这个资格后,只要他在本科阶段有满足条件的学术成果、基础成绩也达标,那这个特别奖学金就可以用在他进行第一次考研时,覆盖所有费用——包括资格考试中智能体提炼、智能体训练的钱。

    当然,怎么得到目标导师的认可、让他的一位在读研究生同意进行专用提升包的提炼,仍然需要杨淮在本科四年中去解决。

    不过他没能按计划在考大学时就拿到特别奖学金资格,这个计划就没有了成立的基础。

    考研的时候难,毕业的时候同样困难,硕士之后,考博和拿博士学位,难度和花费又要再翻上一倍。

    所以能够获得博士学位的,绝大多数都是自己或家里有雄厚财力和人脉资源,能够给与很大试错成本。

    只有极少数天才中的天才,是单凭自己的硬实力就能强行破掉所有门槛。

    而比天才中的天才更少的,是那些在资格考试时就找门路靠负债强上、硬搏,并且真的从硕士到博士都一路搏赢的“疯子”。

    前两种博士,对于工作内容肯定会有更高的预期和追求,不会只看重收入和稳定。

    至于第三种,确实会因为负债而不在乎工作内容和职业生涯发展,专注于快速提升收入。

    不过刚一接触,杨淮就非常确定,那位博士新人并不是“第三种博士”。

    所以,他很放心地带对方了解工作。

    其实从入职半年,大概了解教授的性格与喜好后,杨淮就对这种情况有预见了。

    他在工作中会有意识地培养自己独特的工作习惯、思维方式,让智能体来适配学习。

    所以那博士新人就算有杨淮的指导,就算有复刻训练杨淮“木星-5”功能包的工作智能体,刚上手工作内容的时候,也是会觉得枯燥、迷茫、磕磕绊绊。

    在掌控整个项目模型之前,新人肯定是要先从周边的数据处理开始,仅是杨淮一半的工作量,就很难在每天的正常工时内完成,自然是很难从这些繁琐工作中得到正反馈,甚至都很难明白自己到底是在干什么。

    就算出于基本的职业素养,新人能把安排的事情做完,也基本不可能展现出杨淮一以贯之的那种积极、主动。

    这一点,不论是和他对接过的研究员们,还是听他汇报工作的教授,都能有非常清晰的感受——甚至无关乎能力,而是态度。

    如果说杨淮对工作的热情主动值是100的话,那新人顶多只有5,甚至有些时候是-50,感受太清晰,差距太明显。

    所以还不到一个月,那位博士新人就不再跟着杨淮做事做接替准备了,虽然也被留在了项目组,但被分配去了一个实验室做助理研究员。

    从那之后,教授才算是真正认识到了杨淮和这个职位的契合程度,在他的职属关系快要符合要求自动被调入组之前,先一步主动把他调入。

    虽然杨淮的职级没有变化,但他的薪资立刻从每月6.5万变成了12.5万,05项目组光各类补贴的钱,就快赶上他原本的工资了。

    杨淮当然不会就此满足,他马上定下了新的目标:

    把职级序列从工程师转到研究员。

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