学术界的残酷之处在于，winner take all；行业顶尖和其他人获得的回报差距极大，而且迭代更新速度也太快了。

首先，只要不theoretically cutting- edge，再努力的engineering的工作都零价值。别人已经在一个问题上有了最靠近真理的argument，那么你再怎么去证明都没有多少关注度。学术界只要最新最准确最好的，其他的都当垃圾扔掉。

其次，迅速到残酷的迭代。我以前在国内读本科的时候，以title论水平，听到美国名校教授，立马肃然起敬；但现在发现即便是普林耶鲁哈佛tenure的教授也多的是被甩在后面的人。（请自行脑补：速度weighted by AI）
只要连续几年不发表，系里博士生和前沿会议立马对你无人问津；更不要说不努力工作了（努力工作不一定有产出，不努力工作一定没有产出）。

最后，要成为“star”和“winner”越来越难了。僧多粥少导致年轻学者越来越卷，tenure标准越来越高（可能也是好事）。一代比一代竞争更激烈，而且八仙过海各显神通：不是有一个长板就好，而是最好全是长板，最长的还要超级长。去年我参与了普林的ir hiring season,几乎每个candidate都是出类拔萃的全面优秀，但最后十几个人一个人都没招。

好消息是，如果你一直不下牌桌努力向前，可以享受自己头脑得到最高强度的训练，认知水平也可以survive AI era，这样培养出的创新思辨能力很难被机器替代。It’s an infinite period game, folks. Ready for it?