EECS学了很多年，助教做过，课目前也教了，于是感觉本科的知识和研究有一个明显的界限：研究以同行评审通过为目的，而本科知识学习往往更是在造一个inventory，inventory中的子图越多，枚举的效率相对更高，但是建inventory往往现在越来越被淡化。
打个比方，目前计算机的算力在提升，阿里最近和浙大发了篇用AI训练AI。与其自己去绣一个算法，机器的算力同样也可以的，那为什么还要费力用人建更加完备的inventory呢。
武侠小说中经常有顶级论剑的场面，与其说动手不如说在辩哲学。这里的哲学就相当于文艺复兴时候的科学与艺术的探索。把知识和研究两个张量融合，形成一个大张量，相当于学习，然后再做分解，相当于做复习，最后拟合，相当于训练。按照talk（经典理论+最新论文或专利）+research(理论文字推演说明和计算机仿真)的模式。
以同行业人士的评审认可为标准，那么如果判断是否做的好，一定得获得业界同行的大部分认可，相当于很多发了顶刊论文的教师到处做报告，就是去各大派拜山切磋提高武艺，如果硬说增进感情也有这目的，就像现在计算机和人工智能的顶会。顶会中武林高手云集，武侠中的扫地僧毕竟是虚构，现实中大佬们云集的还是索尔维会议。