文章会无人问津一般。
“明明就是要送成果与我分享，偏偏却又说得像是我帮了天大的忙。我说你有这些小心思小心机，再多分一些去该用功的地方，这该多好？”
“你这小子虽说学术的品味和视野很好，但数学这种最底层的东西还是有所欠缺，可得要好好补一补。不管去到哪里，最基础的功夫打好点总是没错的。”
付院长心中叹了一口气，他甚至还曾想过，趁着自己的老师还没退休，过两年把这小子推荐去鄂院士那里去读研究生。
可从这几篇论文看来，他在计算机视觉方面的造诣已经远超了自己的想象。纵使自己推荐他去院士门下读应用数学，也可以说是大大的舍近求远了。
这才刚跟鄂院士提了一次，就不得不打消注意了。上次为他问询专业的事情也是如此，刚和曹主任提了一嘴，便没有后文了。
付院长将这件事压在了心底，如今看来，这小子是有自己的打算。
他很有主见，也很有能力，做的几个打算甚至远比自己想去铺的那些路要好。
“等到真的有了出息，可要记得回来。”看到这么多细致老道的英文论文，付院长哪里还不明白他的打算？“目前这个方向，确实要数国外的氛围和条件更好。”
孟繁岐闻言，顿时明白付院长已经猜到了自己的计划，“AI和人工智能是新的方向，但是发展速度太快，规模也太大。这样快速的变革，大学这样的机构在未来很难支撑起相应的设备和师资。”
“有能力获取大量数据，又有海量计算能力去研究算法，支持大规模应用的，只有世界顶尖的科技巨头。”
平心而论，根据后世的经验和经历。
华国的大型企业大多更难沉下心去投资真正不盈利的算法研究。
像谷歌和OpenAI做的那些东西，其实不是什么特别高深有壁垒的技术。
只是埋头去做那些研究和尝试烧钱太多而没有收益。
华国的不少科技公司，往往在技术的早期和雏形阶段，就总是急着落地，让它们成为变现的手段。
这种相比之下缺乏耐心的总体策略，是很不利于自己早期研发技术和中期落地超越人类的诸多项目的。
“听你的意思，已经选定了去处？”付院长饶有兴趣地问道。
“我的首选是斯坦福，次选是UC伯克利大学。”孟繁岐也不扭捏，直接答道。“这两所大学是硅谷附近最好的院校，更方便我和业界接触