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身后邱彦几人看着摇头的周昀，都感觉有些无奈，经过三个月的相处，他们也和周昀混熟了，也对他的能力有了一个清晰的认知。如果用三个字来形容的话，那周昀就是许愿机一般的存在。
举个例子，如果他们在科研上遇到什么问题了去问周昀。
他们之间的对话都大致如下：
“周昀，这个东西我跑了实验结果好像有点不太对。”
“嗯，我看看。”
然后就是第二天周昀就会给出解决方案。
简直就离谱了。
很多时候他们也在想，为什么周昀这样的人会来他们学校读研，还选到了他们组，校长的祖坟是不是冒青烟了？
在他们看来，这样的学生，保研燕大、水木那不是轻轻松松吗？
不过你要是现在让周昀离开，那他们肯定是一万个不愿意。
时间来到十一点半，上午收盘。
看着停止变化的界面，周昀不再多想，就算他脑子里想法再多，也都不是现在能实现的，还是一步步来吧。
他深吸一口气，站起身子，身后众人自觉退后几步。
“这段时间辛苦师兄师姐了。”其实这段时间的工作量还是挺大的，主要是就是数据的收集，实验室除了周昀就这么四个人，
他们这段时间收集了从这只黄金ETF从创立到现在的所有数据，并且还收集了其包含的个股的数据，光是想一想就知道数据量极其巨大了。
“不辛苦不辛苦，这有什么的。”
“是啊，这点工作量还没我们写论文的时候多。”
周昀摇摇头：“不管怎么说，如果没有师兄师姐的帮忙，进度也不会这么快。”
“嗨，都是你师兄了，没必要这么客气，既然都搞得差不多了，咱们一起出去吃个饭？这次都得去啊！”邱彦看了一圈。
“行。”
“没问题。”俞天睿和汪嘉悦这次都没拒绝，两人的性格都比较内向，上一次他们才第一次和周昀见面，一起吃饭什么的，对他们来说还是太为难了。
不过这次几人之间熟悉不少，吃个饭也没什么。
“那就这么说定了，我定位置，收拾收拾，咱们等会儿出发。”
“定什么位置啊？”邓永华出现在实验室门口，笑着看向众人。
“是这样......”邱彦简单给邓永华讲了一下。
听到周昀又有了科研进展，脸上的笑容更盛：“那你们去吃吧，记得开发票，组里报销，等会儿吃完饭周昀来找我一趟，我有事和你说。”
“谢谢老师！”
邓永华说完也不多留，直接离开了。
饭后，周昀来到邓永华办公室。
“周昀，你那个股票模型的研究搞得差不多了？”
“嗯，今天上午刚弄好，所以才想吃顿饭庆祝一下。”
“恭喜了，论文准备发哪里？还是NeurIPS？不过今年的NeurIPS已经截稿了，想要发的话只能等2025的了。”
“我准备投ICLR2025，还有三个月的截稿日期，现在这个模型其实还不太理想，
我想尝试看看还能不能优化一下，不过就算是现在这种程度，我感觉投个ICLR应该没什么问题。”周昀的言语之间都比之前自信了不少。
他也没说大话，虽然现在的模型和那些大型量化公司肯定是比不了的，但是放在时序预测这一领域，可以毫不夸张的说——独步天下！
能做到这种程度，很大一部原因都要归功于数学。
如果不是周昀恶补了一下数学基础，不然很多架构和公式上的优化他都未必能想到。
看着周昀自信的样子，邓永华也非常满意，这才对嘛！
“嗯，既然你有数我就不多说了，发之前我再帮你过一遍，我估计有了上次的经验，这次应该也不用修改多少，下次可能都不需要我看了。”
邓永华脸上的笑容就没停下来过，有这么一个优秀的学生，嘴角真的是很难压得住啊。
“老师找我来有什么事情吗？”
邓永华一拍脑袋：“差点把正事忘了，上个月你说有新课题的时候我就在弄了，不过因为你们还不算入学，所以手续上麻烦了一点，学校对于你们这些学生的科研其实也是有扶持的。”
随后他掏出一张表格：“这是学校的科研经费扶持，这是最高等级的那一档，一共两万块，你填一下，论文就写你发NeurIPS的那篇。
这东西没什么其他限制，就是为了鼓励学生科研，你放心填就好，如果到时候论文被接收了，学校还会奖励五万左右，加起来也能有个七万块。”
周昀看了一眼，确实如邓永华所说，拿了只笔就开始填了。
在他填表格的时候，邓永华叹了口气：“其实咱们学校的经费还是太少了，不然就NeurIPS这种级别的科研成果，
放在其他学校，至少也是十万的奖励，更别说其它的科研经费和奖学金了。”
学校层次的差距光是在奖钱这方面已经开始显现出来了。
对此周昀也早有心理准备：“没事老师，学校的科研经费少，不是还能申请国家经费吗？”
邓永华一愣，随后笑道：“倒是小瞧你了，放心，到时候你如果真的有什么好项目，老师给你运作一下，只要你的课题经得起推敲，申报下来就没问题！”
看来一篇NeurIPS却是让周昀变的自信了不少。
“老师填好了。”
邓永华接过表格看了看：“没什么问题，等你论文接收了，就能拿到这笔钱了，算算日子应该也快了吧？
这都七月份了，一般差不多都是这个时候收到评审建议，这几天你多注意一下邮箱。”
“嗯，我这两天都有注意。”
......
米国，麻省理工学院。
办公室里，正准备下班的何凯明抽空看了一眼OpenReview，这是NeurIPS的审稿系统。
发现之前那篇《AgileEdge: Adaptive Co-Optimization for Pervasive Low-Latency Edge AI》的评审工作已经完成了。
几位评审给的分数都不低，平均分是7.8，满分十分。
而且四位审稿人都做出了一句相同的评价“The proposed method shows clear superiority over baselines in both theoretical guarantees and empirical results.”
译为：所提出的方法在理论保证和实证结果方面都明显优于基线。
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