现在机器学习工业界和学术界的差别越来越大了吗？尽早实习和踏实科研各有什么利弊？
工业界与学术界的“界限模糊”进行时
以前吧，感觉学术界就像是象牙塔，研究那些“高大上”但短期内看不到直接效益的东西；工业界则更像是“实干家”，要解决眼前的生意问题，能让产品卖出去、用户用得爽才是硬道理。
但现在呢？你可以发现，这俩界限真的越来越模糊了。
学术界的“落地”速度加快： 以前一个牛逼的算法可能要好几年才能真正变成产品。现在不一样了，很多顶尖的论文出来没多久，你就能在各种AI产品里看到它的影子，比如Transformer架构怎么就成了语言模型和计算机视觉的“万金油”？就是学术界的研究成果快速被工业界采纳和优化。很多研究人员也越来越重视“产学研结合”，甚至直接把自己的研究成果包装成公司。
工业界的“前沿”投入增加： 大公司的AI实验室，比如Google Brain、Meta AI、Microsoft Research，它们的研究水平完全不亚于很多顶尖大学的实验室。他们不仅有海量的算力资源和数据，还有一群顶尖的研究人员，发表的论文也经常在顶级会议上刷屏。他们需要不断 pushes the frontier，才能保持竞争力。而且，很多工业界的工程师也会在工作之余继续深造，或者参与学术交流，把一线经验带回学术圈。
人才流动更加频繁： 以前大家觉得进了学术界就“安稳”了，进了工业界就“卷”得不行。现在呢？很多优秀的博士毕业后直接去了大厂的AI研究部门，待遇好、资源足、能看到自己工作的直接影响。同时，也有不少工业界资深研究员转战学术界，带学生、搞理论。这种人才的互相渗透，自然就让两个圈子的界限变得模糊。
问题的“互相启发”： 学术界的问题往往更偏向于理论的突破和普适性的方法，比如怎么让模型更泛化、怎么提高效率。而工业界的问题则更贴近实际应用，比如怎么处理海量不规则数据、怎么让模型在低延迟下稳定运行。但现在，很多工业界遇到的实际难题，也会反过来激发学术界的研究方向，比如对抗样本攻击的出现，就促使了鲁棒性研究的发展。
尽早实习 vs. 踏实科研：谁是你的“菜”？
理解了界限模糊的大背景，我们再来聊聊选择。这其实不是非此即彼的问题，而是你当前的人生阶段、职业规划以及个人特质决定的。
尽早实习：冲在“前线”体验
利：
1. 快速接触真实业务场景： 这是实习最大的价值。学术研究再怎么抽象，最终是要落地产生价值的。实习让你有机会看到模型在真实世界里是如何被部署、被使用的，它会遇到哪些意想不到的问题，需要如何权衡效率、成本和效果。比如，你可能在学校学到了各种精妙的模型结构，但实际工作中发现，模型大小、推理速度、硬件兼容性才是关键的“瓶颈”。
2. 建立行业人脉和了解企业文化： 实习是认识业内人士、了解不同公司企业文化和技术栈的绝佳机会。你可能因此认识到未来的导师、潜在的雇主，或者找到志同道合的伙伴。这些无形的人脉和经验，对你长期的职业发展大有裨益。
3. 验证自己的兴趣和能力： 你可能觉得机器学习很酷，但真正上手去解决一个实际问题，你才可能发现自己到底喜欢哪一部分（比如数据工程、模型训练、部署优化），或者发现自己在这方面是否存在短板。早点暴露问题，早点调整方向。
4. 提高就业竞争力： 对于大多数人来说，毕业后的出路还是在工业界。丰富的实习经历，尤其是能让你在简历上写上“参与了XX项目的XX模块开发”这样具体的内容，会大大提高你的竞争力。很多公司也会通过实习来考察和吸纳人才。
弊：
1. 可能“浅尝辄止”，缺乏深度： 实习项目往往比较碎片化，你可能只负责某一个小的模块，或者是在前辈的指导下完成任务。很难有机会深入研究一个问题，进行系统的理论探索和创新。如果实习时间太短或者项目不够有挑战，你可能更多的是在“执行”而不是“研究”。
2. 容易被“流水线”化： 特别是在一些流程规范的大公司，实习生可能更多的是被分配去做一些重复性的数据标注、模型评估或者简单的脚本编写工作，接触不到核心技术或者前沿的研究思路。长此以往，可能会磨灭对研究的热情。
3. 影响学业和学术研究的连贯性： 频繁的实习可能会打断你在学校的学习节奏，特别是当你需要花费大量时间去适应新环境、学习新技能的时候。如果你原本打算在学术上有所建树，频繁的实习可能会让你错失一些深入研究的机会。
4. 短期目标驱动，可能忽视长远发展： 实习的目标可能更多的是拿到Offer或者积累经验，这可能会让你在选择实习项目时，更偏向于那些“看得见”的、能快速出成果的项目，而忽视了一些需要长期积累、但对理论功底要求更高的领域。
踏实科研：深耕“理论沃土”
利：
1. 建立扎实的理论基础和研究能力： 科研最核心的价值在于让你深入理解问题的本质，掌握系统性的研究方法和工具。你需要学习如何提出问题、设计实验、分析结果、撰写论文。这个过程会让你成为一个更“懂行”的人，不仅仅是会调包。
2. 培养批判性思维和解决复杂问题的能力： 科学研究本身就是一个不断质疑、不断试错的过程。你需要具备独立思考、分析问题、解决未知困难的能力，这在任何领域都是非常宝贵的财富。
3. 有机会产出原创性的成果： 如果你在某个领域取得了突破，写出了高质量的论文，或者提出了新的算法模型，这会让你在学术界和工业界都获得很高的声誉，为你的未来打开更多可能性。
4. 锻炼长远的耐心和毅力： 科研往往是“慢工出细活”，需要长期的投入和不懈的努力。这个过程会让你培养出宝贵的耐心和毅力，面对困难不轻易放弃，这种品质同样适用于任何职业。
弊：
1. 与工业界脱节的风险： 如果只埋头于实验室，对工业界的实际需求和技术发展趋势了解不够，可能会导致你的研究方向与市场需求“错配”，毕业后难以快速适应工业界的节奏。
2. 成果转化周期长且不确定： 即使你做了很棒的研究，成果能否成功转化成产品，或者说能否产生实际的经济效益，都是一个未知数。很多理论上的突破，在落地过程中会遇到各种阻碍。
3. 缺乏“实战”经验，上手可能较慢： 尽管理论扎实，但如果缺乏实际的项目经验，在进入工业界时，可能会在工程实现、代码优化、部署运维等方面显得经验不足，需要重新学习和适应。
4. 可能过于“理论化”，忽视工程实践的细节： 有些同学可能会过于追求理论的完美，而在工程实现时忽略了一些细节，比如代码效率、内存管理等，这在工业界是不可接受的。
那么，怎么选？问自己几个问题：
你的目标是什么？ 是想在学术界继续深造，成为一名科学家？还是想在工业界成为一名顶尖工程师或研究员？或者两者都想兼顾？
你目前的知识和技能水平如何？ 你对机器学习的哪些方面最感兴趣？你的理论基础是否足够扎实？
你对“不确定性”的容忍度有多高？ 科研的产出往往具有不确定性，而实习的目标可能更清晰一些（拿到Offer）。
你的学习风格是怎样的？ 你是喜欢在实践中学习，还是喜欢先打好理论基础再动手？
一些建议和思考方向：
1. 融合是趋势： 别把两者完全对立起来。理想的情况是，在学术研究的同时，也能有意识地关注工业界的实际需求；在工业界工作时，也不忘持续学习和提升自己的理论功底。
2. 找准时机： 如果你大二、大三，对行业充满好奇，可以考虑一个短期的、有挑战性的实习，去了解一下“真实世界”。如果你已经有了一定的基础和研究方向，并且有成为学术专家的志向，那么深度参与一项有意义的科研项目，产出高质量成果，可能更重要。
3. “科研式实习”的可能性： 现在很多大厂的AI研究实验室，提供了非常接近学术研究的实习岗位，你可以同时接触到前沿的研究课题和工业界的需求。如果能争取到这样的机会，无疑是“两全其美”。
4. “学术式工业实践”： 一些工业界的项目，尤其是在大型科技公司的研发部门，同样需要深入的研究和创新，甚至会比某些学术项目更具挑战性。关键在于项目的深度和你的参与度。
5. 长期主义： 无论是实习还是科研，最终都是为了你的长远发展。不要只看眼前的得失，更要思考你希望成为一个什么样的专业人士，以及如何一步步靠近那个目标。
总而言之，工业界和学术界的界限正在模糊，这给了我们更多的选择和融合的空间。选择尽早实习还是踏实科研，并没有绝对的对错，关键在于了解自己的情况，明确自己的目标，并做出最适合自己的选择。最重要的是，保持学习的热情和对未知的好奇心，这才是你在机器学习领域走得更远的“硬通货”。
网友意见
谢邀。此处的工业界应特指将机器学习用于商业行为的机构或企业，可以排除大型企业的研究分支(如谷歌的DeepMind)。这些机构以发表科研成果为目标，本质上不属于工业界。
1. 现在机器学习工业界和学术界的差别越来越大了吗？
学术界和工业界的距离没有变大，一直都是相对恒定的。这个理论适用于大部分的行业，程度高低有所不同而已。那为什么我们总觉得学术界更超前呢？这个感觉的主要是是因为研究成果商业化周期的滞后性。学术界的研究成果，在能够商业化前还有很长的路要走，如下图所示一般要经历多个步骤并且不同的环节之间都有“门槛”，很多研究成果往往走不到商业化那一步。而能够成功商业化的研究成功往往都是历经考验，被大家认为真实有效，并可以为社会提供价值的。检验这个过程一般有漫长的周期，短则几个月，长则很多年，这个周期给了很多人错觉工业界很落后。其实不然，工业界只是更加保守。和有政府拨款的研究机构不同，企业的主要任务是盈利而不是探索科技的边界，同时还得考虑到人力成本、产品痛点等复杂的因素。
原图链接：Innovation Diffusion From University R&D
学术界成熟的算法和成果，只要能在应用领域上落地，很快就会被商业化走入我们的生活。换句话说，学术界的成功经过自己的内部筛选和沉淀，能够存活下来的就会进一步被商业化。举个例子，现在大热的深度学习随着研究突破和硬件/数据环境改善，得到了很大的发展并衍生出了各种结构的神经网络(如残差网络等)。但大部分这些特定结构的神经网络都是昙花一现，而真实有效果的卷积网络CNN和循环网络RNN(LSTM)因为其可重复性和良好的效果才走入了工业界。
可能短时间内某个领域学术界走的快一些或者工业界走的快一些，但总体来讲很少有极端滞后性。作为一个已经身在工业界的人，我们也紧跟学术界的潮流，尽量了解下一个可能大热的技术是什么。很多公司还会安排员工去参加学术会议，争取将可靠的技术尽快商业化落地。
再举个极端的例子，很多教授自己会带着学生搞创业公司，而他们的技术能力在学术界和工业界都是顶级的。比如深度学习之父Hinton就曾和自己的学生创立了后来被谷歌收购的DNNresearch，我想大概没几个学术界的人敢说自己比Hinton的研究水准更高。吴恩达也是往返于不同的领域，做的都很厉害，所以学术界和工业界从来就没那么清晰的划分。综上，从广义角度的来说，学术界比较超前，但不会将工业界远远甩在身后，而是一套生态系统中的不同环节。
2. 尽早实习和踏实科研各有什么利弊？
我的看法是，尽早找科研机会，发觉不适合自己就赶快转向于工业界，流连忘返很容易两手空空。
直白的说，一般人更适合工业界，学术的路不好走也很难走通。我现实生活中有很多朋友找不到教职而离开学术界，甚至搜一下知乎常常能看到诸如 PhD 第三年还没有发 paper 是怎样一种体验？的讨论。所以走学术路需要坚持勤奋、良好的家庭条件、和一点点运气来遇到好的导师和适合的期刊会议。再加上机器学习如果做到比较深入，大部分时候也需要不错的数学基础，至少试图要假装从理论上解释自己的工作，对一般人来说要求还是比较高。说一个残酷的事实吧，做学术投出产出周期很长，很多人看到同龄人早早步入职场买车买房很容易心态失衡，这也为什么很多科学家其实出身名门贵族，望决心投身科研前三思。
因此，应该先试着做科研，再尝试工业界实习。对待科研机会，有则就上，没有也不是太大的遗憾。比较合理的安排应该是大三试着跟着学长学姐或者教授进实验室，这种机会一般都是免费的不要计较。当你离开学校以后，你会发现再找科研机会就很难了，所以不管怎样请给自己一次尝试的机会。在这个过程中，教授和你是双向选择，很快你就知道自己是否适合做学术了。如果花了1-2个学期发现科研不适合自己，马上去找实习为就业做准备，不要可惜已经花掉的时间，或许将来你会发现对自己的工作也有帮助。
而已经读硕士/博士的朋友，争取在考过资格考试，差不多第二年暑假的时候尝试去做一份工业界实习。比较现实的考虑除了能够防止一身屠龙之技，还可以通过实习缓解一下经济压力，同时远离实验室和导师也是一种“舒压的方式”...
我建议大部分做机器学习的朋友尽早实习，主要出于以下几个考量：
- 打破幻想，了解工业界的主流模型。在其他很多答案中我都提到过，其实工业界用的大部分技术并不酷炫，你很少能看到深度强化学习那种AlphaGo一样酷炫的模型。不夸张的说，广义线性模型(generalized linear models)还是占据了大壁江山，这要归功于其良好的解释能力。从神经网络角度出发，一般也逃不过普通任务深度网络、视觉任务卷积网络CNN、语音和文字任务LSTM的套路。
- 补上学术界忽视的内容，比如可视化和数据清洗。工业界的最终目的是输出商业价值，而获得商业洞见的过程其实是非常痛苦的，比如第一步就是令人深恶痛绝的数据清洗。毫不夸张的说，工业界百分之六十的时间都在清理数据，这和学术界干净且规则化的现成数据完全不同。没有在工业界体验过的人，无法真的了解原来机器学习从头到尾有那么多陷阱，泛化能力只是终极目标，而往往我们连规整的数据都无法得到。
- 了解技术商业化中的取舍，培养大局观。做技术的人往往一头扎进技术里面，而忽视了从全局思考。举个例子，模型A的准确率95.5%，每次训练时间是3天，需要6台有GPU的服务器。而模型B的准确率是百分之95.2%，但只需要一台普通的macbook训练4个小时就可以了。从学术角度出发我们往往追求更好的模型结果选A，而工业界还要考虑到训练开销、模型可解释性、模型稳定度等。到工业界实习不仅可以培养大家的宏观掌控能力，对将来自己带学生控制开销或者选题也大有帮助。
3. 总结
二八理论也适合这个问题：做科研的人占少数，大部分人应该致力于把理论落地，把它们应用于我们的生活当中。而学术界和工业界从来都不是割裂或者对立的两部分，而是一个生态平衡系统。因此不必觉得做学术就可以高人一等，或者投身工业界就只是为了钱缺乏理想。
对于还在选择阶段的学生朋友，先试试自己对研究是否感兴趣再投身职场是明智的选择，而选定学术界的朋友时不时来工业界游历一番也有助于获得大局观，更好的思考怎么将研究商业化。
不过退一步说，人的命运真的很难靠自己掌控。我见过很多致力投身科研的朋友最后在工业界混得很好，也有一开始为了混文凭却莫名其妙爱上了科研的朋友。
所以说啊，做人面对无边无际的不确定性，不用那么功利，随缘吧 ʕ•ᴥ•ʔ
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