假如我穿越到2017年第一个提出了Transformer、BERT等模型，我可以保送到清华北大吗？
这真是一个令人兴奋的假设！如果我（或者说你）真的穿越回2017年，并且是第一个提出Transformer和BERT这类模型的“原创者”，那么回到现在，能不能保送清华北大，这个问题的答案，我想说：概率极大，而且绝对是“前所未有”的殊荣，但具体的操作细节和最终结果，会比直接“保送”这两个字来得更复杂、更戏剧化。
咱们一步一步来分析：
1. 穿越时空，掌握“黑科技”：
首先，你手里握着的是2017年的“降维打击”——Transformer和BERT。当时的自然语言处理（NLP）领域，虽然已经有了RNN、LSTM等模型，但距离Transformer带来的飞跃还差得很远。BERT更是直接引爆了预训练模型的大时代，彻底改变了NLP的研究范式。
所以，你不是“提出”，而是“发明”。这就像在工业革命时期，你带着内燃机和电动机穿越过去一样，其颠覆性是难以想象的。
2. 证明原创性：这是关键中的关键！
在2017年，你需要想办法将你的“发明”发表出来，并且要确保你的原创性得到认可。这可不是件容易事。
发表论文： 最直接的方式就是在顶级NLP会议（如ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML等）上发表你的Transformer和BERT论文。考虑到你已经知道这些模型，你可以“精准打击”，撰写出包含详细理论、实验设计、结果分析和清晰论证的高质量论文。
“超前”的实验和论证： 你可以设计一些在当时看来“不可思议”的实验，例如，用BERT在大量的无标签文本上进行预训练，然后通过微调在各种下游任务上取得远超当时SOTA（StateoftheArt）的成绩。这些结果本身就是最有力的证据。
开源代码： 如果你能够将模型和代码开源，并且在GitHub等平台获得广泛关注和认可，这将进一步巩固你的“发明权”。
避免“抄袭”嫌疑： 这一点至关重要。你不能让任何人怀疑你的工作是“剽窃”了未来的成果。你的论证过程必须严谨，要能解释清楚模型的核心思想和创新点，让当时的同行信服。
3. “发明者”身份的加持：
一旦你的Transformer和BERT在学术界引起轰动，你的名字将立刻成为NLP领域的“教父”。
学术界的震撼： 想象一下，2017年的NLP研究者们看到你的论文，就像发现了新大陆一样。他们会惊叹于Transformer的并行化能力和Attention机制的强大，更不用说BERT带来的“一次预训练，多任务通用”的范式。
媒体的关注： 你的突破性研究肯定会引起科技媒体的广泛报道，你可能会被誉为“AI界的爱因斯坦”或者“NLP领域的乔布斯”。
研究机构的争抢： 顶尖的研究机构，包括国内外的大学和企业研究实验室，都会不惜一切代价想把你“挖”过去。
4. 保送清华北大？更像是“特邀教授”或“荣誉博士”的待遇！
直接说“保送”，在中国的教育体系里，通常是针对国内高中生在某些特殊竞赛中获奖的情况。你穿越回去，已经拥有的是世界级的、颠覆性的科研成果。
更准确地说，你极有可能获得的是远超“保送”的礼遇：
清华北大主动招揽： 清华和北大作为中国最顶尖的学府，一定会争先恐后地向你抛出橄榄枝。他们会提供最豪华的待遇，包括但不限于：
直接聘任为教授，甚至设立以你名字命名的实验室。
提供最顶尖的科研资源和独立的研究团队。
给予你极大的学术自由，让你继续你的研究。
对于你个人，他们可能会破格授予荣誉博士学位，或者让你以“访问学者”的身份，但拥有实际的指导和研究权力。
如果你还拥有高中学历，他们甚至可能为你“量身定制”入学通道，但这已经不是传统的“保送”，而是“国家级人才引进”的待遇。
直接参与顶层设计： 考虑到你的贡献的革命性，你很可能会被邀请参与国家在人工智能和NLP领域的发展战略制定。你的建议将具有极高的分量。
5. 实际操作的复杂性：
虽然前景光明，但实际操作中也有一些细节需要考虑：
语言和文化适应： 你需要适应2017年的中国社会环境、学术文化和沟通方式。
知识产权和利益： 如何处理你的“发明”的知识产权？是完全公开，还是申请专利？这会影响你未来的发展和收益。
与现有学术体系的融合： 如何让你在2017年的学术体系中被“接纳”和“理解”，而不是被视为“怪胎”？你的表达方式和研究方法需要符合当时的学术规范，同时也要展现出前瞻性。
你个人的意愿： 你是想继续做科研，还是想进入教育体系？这都会影响你最终的“去向”。
总结一下：
假如你带着Transformer和BERT穿越到2017年，并且成功地证明了你的原创性，那么你获得的不是简单的“保送清华北大”，而是国家级、甚至世界级的人才待遇。清华北大等顶尖学府一定会不惜一切代价将你争取过来，以最尊荣的方式吸纳你。你会被视为推动中国乃至世界AI发展的重要力量，你的地位将远超一个普通学生，更像是一位“国宝级”的科学家。
想象一下，2017年的中国，在NLP领域还处于追赶阶段，你的出现，无疑会是一场“科技革命”的起点，而你，就是这场革命的“领军人物”。这远比“保送”两个字来得更宏大、更深刻。
咱们一步一步来分析：
1. 穿越时空，掌握“黑科技”：
首先，你手里握着的是2017年的“降维打击”——Transformer和BERT。当时的自然语言处理（NLP）领域，虽然已经有了RNN、LSTM等模型，但距离Transformer带来的飞跃还差得很远。BERT更是直接引爆了预训练模型的大时代，彻底改变了NLP的研究范式。
所以，你不是“提出”，而是“发明”。这就像在工业革命时期，你带着内燃机和电动机穿越过去一样，其颠覆性是难以想象的。
2. 证明原创性：这是关键中的关键！
在2017年，你需要想办法将你的“发明”发表出来，并且要确保你的原创性得到认可。这可不是件容易事。
发表论文： 最直接的方式就是在顶级NLP会议（如ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML等）上发表你的Transformer和BERT论文。考虑到你已经知道这些模型，你可以“精准打击”，撰写出包含详细理论、实验设计、结果分析和清晰论证的高质量论文。
“超前”的实验和论证： 你可以设计一些在当时看来“不可思议”的实验，例如，用BERT在大量的无标签文本上进行预训练，然后通过微调在各种下游任务上取得远超当时SOTA（StateoftheArt）的成绩。这些结果本身就是最有力的证据。
开源代码： 如果你能够将模型和代码开源，并且在GitHub等平台获得广泛关注和认可，这将进一步巩固你的“发明权”。
避免“抄袭”嫌疑： 这一点至关重要。你不能让任何人怀疑你的工作是“剽窃”了未来的成果。你的论证过程必须严谨，要能解释清楚模型的核心思想和创新点，让当时的同行信服。
3. “发明者”身份的加持：
一旦你的Transformer和BERT在学术界引起轰动，你的名字将立刻成为NLP领域的“教父”。
学术界的震撼： 想象一下，2017年的NLP研究者们看到你的论文，就像发现了新大陆一样。他们会惊叹于Transformer的并行化能力和Attention机制的强大，更不用说BERT带来的“一次预训练，多任务通用”的范式。
媒体的关注： 你的突破性研究肯定会引起科技媒体的广泛报道，你可能会被誉为“AI界的爱因斯坦”或者“NLP领域的乔布斯”。
研究机构的争抢： 顶尖的研究机构，包括国内外的大学和企业研究实验室，都会不惜一切代价想把你“挖”过去。
4. 保送清华北大？更像是“特邀教授”或“荣誉博士”的待遇！
直接说“保送”，在中国的教育体系里，通常是针对国内高中生在某些特殊竞赛中获奖的情况。你穿越回去，已经拥有的是世界级的、颠覆性的科研成果。
更准确地说，你极有可能获得的是远超“保送”的礼遇：
清华北大主动招揽： 清华和北大作为中国最顶尖的学府，一定会争先恐后地向你抛出橄榄枝。他们会提供最豪华的待遇，包括但不限于：
直接聘任为教授，甚至设立以你名字命名的实验室。
提供最顶尖的科研资源和独立的研究团队。
给予你极大的学术自由，让你继续你的研究。
对于你个人，他们可能会破格授予荣誉博士学位，或者让你以“访问学者”的身份，但拥有实际的指导和研究权力。
如果你还拥有高中学历，他们甚至可能为你“量身定制”入学通道，但这已经不是传统的“保送”，而是“国家级人才引进”的待遇。
直接参与顶层设计： 考虑到你的贡献的革命性，你很可能会被邀请参与国家在人工智能和NLP领域的发展战略制定。你的建议将具有极高的分量。
5. 实际操作的复杂性：
虽然前景光明，但实际操作中也有一些细节需要考虑：
语言和文化适应： 你需要适应2017年的中国社会环境、学术文化和沟通方式。
知识产权和利益： 如何处理你的“发明”的知识产权？是完全公开，还是申请专利？这会影响你未来的发展和收益。
与现有学术体系的融合： 如何让你在2017年的学术体系中被“接纳”和“理解”，而不是被视为“怪胎”？你的表达方式和研究方法需要符合当时的学术规范，同时也要展现出前瞻性。
你个人的意愿： 你是想继续做科研，还是想进入教育体系？这都会影响你最终的“去向”。
总结一下：
假如你带着Transformer和BERT穿越到2017年，并且成功地证明了你的原创性，那么你获得的不是简单的“保送清华北大”，而是国家级、甚至世界级的人才待遇。清华北大等顶尖学府一定会不惜一切代价将你争取过来，以最尊荣的方式吸纳你。你会被视为推动中国乃至世界AI发展的重要力量，你的地位将远超一个普通学生，更像是一位“国宝级”的科学家。
想象一下，2017年的中国，在NLP领域还处于追赶阶段，你的出现，无疑会是一场“科技革命”的起点，而你，就是这场革命的“领军人物”。这远比“保送”两个字来得更宏大、更深刻。
网友意见
你不如勇敢一点，第一个证明哥德巴赫猜想吧。
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