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。尤其是对于一些大佬级人物来说，如果不是他们感兴趣的稿子，一般根本不会接的。
有时候碍于各种情况接下了审稿任务，其实也没那麽多时间去看稿子。大都是交给自己的学生看，或者用碎片时间瞅几眼最后给个意见。
能让这些大佬深读的文章当然有，但绝对不多，每年可能也就那麽寥寥一丶两篇。而且大都还是同等级大佬的最新成果。
像这种已经通读了之后找不到明显逻辑漏洞，还打算细读的文章，对于论文作者来说，也是无上荣耀了。
这足以说明身为审稿人对于这篇论文的审慎态度。
当然乔喻并不清楚这些。
对于他而言，论文要写的足够严谨属于基操。因为在他还没怎麽接触论文的时候就见识过如果论文写的不严谨，会是什麽样的。
是的，说的就是秦镜儒那篇文章，着实让他一言难尽。也就是薛松来燕北的时候，只带了博士生，没带硕士生。
不然乔喻好歹要请这位秦师兄多吃几顿饭，感谢他提供的反面教材，为他在学术方面的成长提供了诸多帮助。
当然对他来说，年初发表了一篇论文并不就是万事大吉了。真要说起来，他最近还挺忙的。一堆的事情都离不开他。
两边实验室在收尾阶段，而且因为陈卓阳要做些其他的验证工作，所以燕北大学这边实验室的一些收尾计算工作也压到了张晓身上。
乔喻觉得这也算是在帮陈师兄了。毕竟异地恋最大的敌人就是在空虚的时候身边没人陪着，然后被人趁虚而入。
但现在只要工作量够大，就能让张晓忙到根本没时间空虚下来，每天都能过的非常充实。根本不可能想七想八。
真的，能为陈师兄做到这种程度，乔喻都觉得自己可能是个大圣人来着，只是之前他跟身边人都没发现他这闪光的一面而已。
华清那边的公司他也得看着。
不对，应该说公司不用看，但存储中心他得盯着一点。
公司名起的很低调，叫京城细雨科技服务有限公司。
这个细雨，其实就是乔曦跟乔喻的名字，各取了一个字，然后挑了个还算有意境的词出来。
主营业务就是为各大实验室丶工程团队提供数据处理跟仿真计算服务。
于总工那边给钱爽快，这边建设的速度也挺快。随着第二期一千万的资金到位，基本上设备都已经铺设得差不多了。
说实话，初期投资的两千多万的设备听起来很多，但在对于机房来说里面其实就只有两个标准的42U的机柜。
再加上各种存储设备丶内部交换机丶网络布线跟一套冷却系统。这大概就是科研都是靠钱堆起来的原因了。
这些东西的确挺贵。
这也是乔喻压根没打算提供算力支持的原因。一般能用得起他这个平台的实验室或者工程团队，基本上都不缺算力，缺的只是能帮到他们的计算平台。
硬体布置得差不多了，他就得调试软体了。
陈卓阳跟张晓都没时间，老薛也忙于广义模态公理体系的升级没空帮他做前期的调试，乔喻也只能拉着乔曦一起，帮他一起做调试。
这又不得不说计算所那边的帮助了，那边是真有海量的脱敏数据用来帮助乔喻做训练。
托上次去计算所做讲座的福，乔喻在那边认识了几个挺不错的助理研究员。
既然已经把数据提供了，自然也不介意顺便帮他做一些处理。反正对面也习惯了做这些基础性工作，而且跟着乔喻做事，还能学到些东西。
比如未来的细雨计算平台的调参方法。
不能小看这项技术。毕竟调参也是个技术活，模块化设计的基础正是对不同任务参数需求的精确理解和适配。
比如优化反应动力学的主模型参数，也可以为优化天体轨道模型提供服务，这就需要根据实际情况去做动态调整。
当然，前期平台的能力肯定不如他带人跟着数据那麽出众，但不要紧，平台核心就是算法跟数据驱动的。
只要高质量数据样本不断增加，再加上合作者反馈优化叠代，平台的能力肯定是能以指数级增长的。
而且现在机器学习框架已经发展的特别成熟，再加上乔喻没打算接科研范围外的数据，所以机器学习模型的复杂度也很低。
不像是那些所谓AI大模型，过于强调场景的通用性跟复杂性，搞的花里胡哨的，却连数据的有效清洗都做不到。
这种专用的平台学习能力搭建就简单的多……好吧，也只能说是相对简单。
起码乔喻为了敲代码，已经也差不多有一个多月没能睡上一个完整的好觉了。
但没办法，平台核心代码乔喻还真不放心交给别人。毕竟每一个逻辑节点，都直接决定了平台底层计算的稳定性。
别人敲的代码他怕自己看不懂。
至