身后邱彥幾人看著搖頭的周昀,都感覺有些無奈,經過三個月的相處,他們也和周昀混熟了,也對他的能力有了一個清晰的認知。
如果用三個字來形容的話,那周昀就是許愿機一般的存在。
舉個例子,如果他們在科研上遇到什么問題了去問周昀。
他們之間的對話都大致如下:
“周昀,這個東西我跑了實驗結果好像有點不太對。”
“嗯,我看看。”
然后就是第二天周昀就會給出解決方案。
簡直就離譜了。
很多時候他們也在想,為什么周昀這樣的人會來他們學校讀研,還選到了他們組,校長的祖墳是不是冒青煙了?
在他們看來,這樣的學生,保研燕大、水木那不是輕輕松松嗎?
不過你要是現在讓周昀離開,那他們肯定是一萬個不愿意。
時間來到十一點半,上午收盤。
看著停止變化的界面,周昀不再多想,就算他腦子里想法再多,也都不是現在能實現的,還是一步步來吧。
他深吸一口氣,站起身子,身后眾人自覺退后幾步。
“這段時間辛苦師兄師姐了。”其實這段時間的工作量還是挺大的,主要是就是數據的收集,實驗室除了周昀就這么四個人,
他們這段時間收集了從這只黃金ETF從創立到現在的所有數據,并且還收集了其包含的個股的數據,光是想一想就知道數據量極其巨大了。
“不辛苦不辛苦,這有什么的。”
“是啊,這點工作量還沒我們寫論文的時候多。”
周昀搖搖頭:“不管怎么說,如果沒有師兄師姐的幫忙,進度也不會這么快。”
“嗨,都是你師兄了,沒必要這么客氣,既然都搞得差不多了,咱們一起出去吃個飯?這次都得去啊!”邱彥看了一圈。
“行。”
“沒問題。”俞天睿和汪嘉悅這次都沒拒絕,兩人的性格都比較內向,上一次他們才第一次和周昀見面,一起吃飯什么的,對他們來說還是太為難了。
不過這次幾人之間熟悉不少,吃個飯也沒什么。
“那就這么說定了,我定位置,收拾收拾,咱們等會兒出發。”
“定什么位置啊?”鄧永華出現在實驗室門口,笑著看向眾人。
“是這樣......”邱彥簡單給鄧永華講了一下。
聽到周昀又有了科研進展,臉上的笑容更盛:“那你們去吃吧,記得開發票,組里報銷,等會兒吃完飯周昀來找我一趟,我有事和你說。”
“謝謝老師!”
鄧永華說完也不多留,直接離開了。
飯后,周昀來到鄧永華辦公室。
“周昀,你那個股票模型的研究搞得差不多了?”
“嗯,今天上午剛弄好,所以才想吃頓飯慶祝一下。”
“恭喜了,論文準備發哪里?還是NeurIPS?不過今年的NeurIPS已經截稿了,想要發的話只能等2025的了。”
“我準備投ICLR2025,還有三個月的截稿日期,現在這個模型其實還不太理想,
我想嘗試看看還能不能優化一下,不過就算是現在這種程度,我感覺投個ICLR應該沒什么問題。”周昀的言語之間都比之前自信了不少。
他也沒說大話,雖然現在的模型和那些大型量化公司肯定是比不了的,但是放在時序預測這一領域,可以毫不夸張的說——獨步天下!
能做到這種程度,很大一部原因都要歸功于數學。
如果不是周昀惡補了一下數學基礎,不然很多架構和公式上的優化他都未必能想到。
看著周昀自信的樣子,鄧永華也非常滿意,這才對嘛!
“嗯,既然你有數我就不多說了,發之前我再幫你過一遍,我估計有了上次的經驗,這次應該也不用修改多少,下次可能都不需要我看了。”
鄧永華臉上的笑容就沒停下來過,有這么一個優秀的學生,嘴角真的是很難壓得住啊。
“老師找我來有什么事情嗎?”
鄧永華一拍腦袋:“差點把正事忘了,上個月你說有新課題的時候我就在弄了,不過因為你們還不算入學,所以手續上麻煩了一點,學校對于你們這些學生的科研其實也是有扶持的。”
隨后他掏出一張表格:“這是學校的科研經費扶持,這是最高等級的那一檔,一共兩萬塊,你填一下,論文就寫你發NeurIPS的那篇。
這東西沒什么其他限制,就是為了鼓勵學生科研,你放心填就好,如果到時候論文被接收了,學校還會獎勵五萬左右,加起來也能有個七萬塊。”
周昀看了一眼,確實如鄧永華所說,拿了只筆就開始填了。
在他填表格的時候,鄧永華嘆了口氣:“其實咱們學校的經費還是太少了,不然就NeurIPS這種級別的科研成果,
放在其他學校,至少也是十萬的獎勵,更別說其它的科研經費和獎學金了。”
學校層次的差距光是在獎錢這方面已經開始顯現出來了。
對此周昀也早有心理準備:“沒事老師,學校的科研經費少,不是還能申請國家經費嗎?”
鄧永華一愣,隨后笑道:“倒是小瞧你了,放心,到時候你如果真的有什么好項目,老師給你運作一下,只要你的課題經得起推敲,申報下來就沒問題!”
看來一篇NeurIPS卻是讓周昀變的自信了不少。
“老師填好了。”
鄧永華接過表格看了看:“沒什么問題,等你論文接收了,就能拿到這筆錢了,算算日子應該也快了吧?
這都七月份了,一般差不多都是這個時候收到評審建議,這幾天你多注意一下郵箱。”
“嗯,我這兩天都有注意。”
......
米國,麻省理工學院。
辦公室里,正準備下班的何凱明抽空看了一眼OpenReview,這是NeurIPS的審稿系統。
發現之前那篇《AgileEdge: Adaptive Co-Optimization for Pervasive Low-Latency Edge AI》的評審工作已經完成了。
幾位評審給的分數都不低,平均分是7.8,滿分十分。
而且四位審稿人都做出了一句相同的評價“The proposed method shows clear superiority over baselines in both theoretical guarantees and empirical results.”
譯為:所提出的方法在理論保證和實證結果方面都明顯優于基線。