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AI 研究生態系統是否過於集中？
作者反思了 BMVC 和 ICASSP 等專業會議的衰落，以及它們如何被少數旗艦會議所取代。這引發了對海量投稿量如何影響審查品質與社群焦點的擔憂。
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Tag: #academia17 results
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尋找機器學習博士後研究機會
關於機器學習博士後研究職位專用求職平台的詢問。作者正在尋找類似數學領域 MathJobs.org 的替代方案，而非僅使用 LinkedIn。
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如何開始為頂尖 AI 會議擔任審稿人
一位在 A 級會議發表過兩篇第一作者論文的研究人員，尋求如何成為頂尖 AI 會議審稿人的建議。討論凸顯了即便具備強大研究背景，在獲得審稿邀請方面仍面臨挑戰。
Ed Lazowska 獲頒傑出教學傳承獎
華盛頓大學榮譽教授 Ed Lazowska 獲頒傑出教學傳承獎。他因長期對電腦科學教育的貢獻以及在西雅圖科技生態系統中的影響力而備受肯定。
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當前機器學習博士入學競爭力分析
討論當前在機器學習領域獲得博士職位的難度，涵蓋中階課程的要求以及區域差異。使用者詢問是否有必要進行額外的無薪研究專案來提升錄取機率。
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無頂尖本科，頂級 ML 博士難進
R1 州立大學學生詢問無 T5 本科（如 Stanford/MIT）如何進頂級 ML 博士。指出網路缺口。考慮名校碩士作為跳板。
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博士委員會：名氣 vs 可及性？
AI/ML 博士生討論是否納入具產業連結但難聯絡的知名教授至委員會。尋求對產業 RS 或學術職涯影響建議。優先互動可能帶來更強推薦信，儘管名氣較低。