AI科研现状：当“讲故事”比硬技术更重要，研究生面临学术内卷

一位准研究生的经历揭示了当前计算机视觉领域的科研困境：大方向极度内卷，细分领域研究往往沦为“拼凑”。文中指出，许多SOTA论文通过“讲故事”和“选择性比较”掩盖实际性能不足，而非依靠实质性技术突破。同时，面对AI系统（如FARS）在短时间内批量生成论文的能力，科研人员对职业前景感到焦虑。这反映了AI学术圈从技术驱动向营销驱动的转变，以及科研人员迫切希望利用AI工具来应对这一挑战的趋势。