工业界和学术界最大区别是什么?
共 8107字,需浏览 17分钟
·
2024-04-30 10:05
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”
重磅干货,第一时间送达
这里给大家精选了几个优质回答,希望对你有所帮助,欢迎评论区留言探讨。
sen2020回答:
-
近年来学术界搜索、推荐的论文不少,但在工业界能用的几乎没几个。学术界的做法是“改进模型,在MovieLens等数据集上做个实验,提升几个点,发表论文”。但学术界的成果在工业界几乎都不work。在工业界真正能改进模型效果的方法大多是标注数据、处理数据、调特征、修bug。少数能用的学术成果都是Google等公司发表的。
-
最近几年联邦学习很热门,每个会议都有上百篇联邦学习的投稿。这些文章中90%以上都是在解决corner case,比如XXX设定下的收敛、XXX设定下的XXX差分隐私方法、用XXX方法防御XXX假设下的拜占庭错误。有脚指头想想也知道,这些corner case在工业界是没有用的。工业界用的是简单、好调、scalability能上得去的方法,而且要考虑自身系统平台的支持。
-
最近一两年,有N篇基于vision transformer的论文,都是对vision transformer做一点改进,在公开数据集上top-1 accuracy提升一点点。在绝大多数工业应用里面,没人在乎一点点准确率的提升。好好处理数据、标注数据、再加点小trick,带来的提升比模型大得多。说实话,ResNet之后所有的模型带来的提升全加起来,还没JFT一个数据集带来的提升多。
-
工业界研究院有一部分人做纯科研,做出了非常牛逼的工作。Google、Deepmind、MSR、NVIDIA等公司的研究院都有非常厉害的成果。Transformer、AlphaGo这些成果确实改变了世界。其余影响力小一些的论文也起到了PR的作用。
-
工业界研究院有相当多的人在为业务、技术部门服务。可惜的是研究院做的通常不是核心技术,而是可有可无的边缘技术。研究院的人看不到完整的核心技术。举几个例子: -
推荐算法团队跟研究院合作,希望“试一试”强化学习、图神经网络这些技术。重点在“试一试”,也就是说可有可无,不是核心技术。能带来零点几个点的增长最好,没有也无所谓。 -
技术部门发现强化学习在网约车派单上好用,收益挺大。上线之后,让研究院做进一步的探索,目标是用更fancy的技术取得marginal improvement。
RoseofVersailles回答:
-
工业界以资本为导向,作为一个上市公司,做什么大方向要听股东大会以及其任命的CEO的。学术界以政策为导向,作为一所大学,研究什么要听国家基金委员会的。这两者的区别表现出来,一般就是工业的研究偏保守,主要是对现有产品改进。学术界研究很激进,主要探索前人的未知。
-
工业界上班,100%的精力都在研发上。学术界上班,至少30%的精力要放在教学和科普活动上。
-
至少在美国,学术界上班的工作强度至少是工业界的2倍。工业界基本上早9晚5,一周5天,每年至少再休20天年假。学术界ap的常规操作是早7晚12,一周7天,全年不休。
-
至少在美国,同等地位的职位,学术界的薪资最多不到工业界的1/2。比如学术界博后年薪5万,工业界刚入职的博士研究员差不多10-12万。学术界ap年薪8-10万,工业界senior scientist年薪20-40万。学术界full prof年薪18-25万,工业界中/高层管理年薪50万-上不封顶。
-
学术界做出最重大研究成果,一般第一时间在arxiv占坑,然后迅速投Nature、Science。工业界做出最重大研究成果,一般会极尽所能进行保密,连专利都不一定去申请,更不会发paper。
-
有些时候,学术界和工业界的研究,也是有交叉的。比如学术界也会接DARPA和NASA的活,基本上最后是要出产品的。工业界也会fund一些探索性项目,只要能创新就行,不需要盈利。但总的来讲,这种交叉的情况不会太多。
-
学术界做出成果,受益人一般是自己(e.g. 发了paper,拿了funding)。工业界做出成果,直接受益人是股东,至于自己能从中渔利多少,取决于为人处事如何、懂不懂向上司表现,会哭的孩子才有奶吃。总的来说,工业界更适合躺平。
-
有的高赞答案说工业界投资更大,设备更强,人手更多,所以做科研更厉害。据我的了解,只有极少数的公司在极少数的领域是这样的,比如量子计算,人工智能。绝大多数领域,比如物理、材料、化学,是非常吃大科研装置的,纵使是全球500强公司,也出不起建造-维护装置的钱。绝大多数领域的科研装置,绝对是学术界更先进、更好。比如球差电镜,光源,中子源,加速器,核磁。一般来讲,公司如有需要,会选择和大学合作,以使用这些科研装置。
-
学术界项目失败一般是没事的,而工业界项目失败一般是要有背锅侠的。在学术界的基层人员可以多吹吹牛,而在工业界则应该根据自己能力合理的要任务,一旦past due却实现不了deliverable,是真的会极大影响自己的职业生涯的。
-
接上一条,学术界拿了tenure,基本上属于铁饭碗。而工业界经常会出现某个部门业绩不佳,直接砍掉的情况。Tenure也算是对学术界低收入的一个补偿吧。
-
学术界更注重开放合作,有时候没publish的idea甚至都会在conference讲。工业界则非常在乎ip,哪个idea是谁提出来的,谁做了什么,都要清清楚楚的记录下来,以防未来有人浑水摸鱼。
-
学术界report给谁,这些层级的关系,一般都是过过场面,不会当真(比如某ap,需要report给dean)。工业界report给谁,谁就真的是你的supervisor,一点都马虎不得。总的来讲学术界更多的是“单打独斗”的小作坊。工业界则是等级森严的阶级社会。
-
学术界的resume一般是publication和award来说话。工业界的resume一般是project的experience来说话。
-
学术界的工作地点有时候会很偏远,比如los alamos,ithaca,college station。工业界的工作地点则集中在几个重点地区,比如bay area,boston,nyc。
匿名用户回答:
下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程,即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。
下载2:Python视觉实战项目52讲 在「小白学视觉」公众号后台回复:Python视觉实战项目,即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。
下载3:OpenCV实战项目20讲 在「小白学视觉」公众号后台回复:OpenCV实战项目20讲,即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目,实现OpenCV学习进阶。
交流群
欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告,否则会请出群,谢谢理解~
评论