深入探讨Sora负责人及理论创作者：直博3年半仅发2-3篇论文，Solid论文的重要性如何？

William Peebles，Open AI 的科学家，并且是 Sora 项目的联合负责人，于 2023 年在加州大学伯克利分校完成博士学位，指导老师为 Alexei Efros 教授 。

在他近四年的博士学习期间，Peebles 以第一作者身份发表的论文数量仅为两篇，分别是：

1.《Hessian Penalty: A Weak Prior for Unsupervised Disentanglement》

2.《GAN-Supervised Dense Visual Alignment》

此外，他在毕业时还向期刊投稿了两篇论文：

3.《LEARNING TO LEARN WITH GENERATIVE MODELS OF NEURAL NETWORK CHECKPOINTS》

4.《Scalable Diffusion Models with Transformers》（该论文已被接收，是 Sora 项目的重要技术之一，结合了 Diffusion 与 Transform，而 Diffusion Model 的概念最早由德国慕尼黑大学提出）

另一位 Sora 项目的联合负责人是 Tim Brooks，同样是 Alexei Efros 教授的学生，他在 2023 年获得博士学位。值得一提的是，他在博士生涯的 3 年零 5 个月内，共发表了三篇第一作者的论文：

Tim Brooks 的论文包括：
1.《Hallucinating pose-compatible scenes》（2022）
2.《Generating long videos of dynamic scenes》（2022）
3.《Instructpix2pix: Learning to follow image editing instructions》（2023）

值得注意的是，Brooks 在攻读博士学位的第三年才开始发表他的学术论文。

此外，在攻读博士学位之前，他曾在谷歌工作两年，期间发表两篇作品：
1.《Learning to synthesize motion blur》（2019）
2.《Unprocessing images for learned raw denoising》（2019）

在中国的学术界，论文的数量及其引用量已经显著超过美国（尽管约 70% 的引用来自国内），然而，老实说，基础性的创新贡献依然较为有限。许多高校对于“优秀博士毕业生”或招聘标准的制定，往往侧重于“论文数量”。

——

这种以论文数量作为考核依据的方式是否合理？在科研工作中，实际成果的重要性是否应当得到更多关注？

欢迎大家分享观点，共同探讨如何改善国内的科研环境。