黄静：“要知道在诺奖菲奖遍地走的美国，很多时候大老获得诺奖之后唯一收获的优待也仅仅只是多一个停车位而已。
如果项目实用性或者说商业性不够强的话，很多诺奖大老的项目也是地主家没有余粮。
总之，很多诺奖大老其实也是很缺钱的，钱到位了直接大老帮你搞定毕业论文也不是不可能。
在这种情况下，即便是学术上想更进一步甚至说是一步登天也是不费力的。
就算不去参加这些诺奖大老的团队，通过搞到一些有声望学术大咖的推荐信也可以达到类似的效果……
欧美的高校还是很重视推荐信的。
采用推荐信制度有利于形成一个较为同质化的学术共同体。
让进入这个圈子的人能够自觉地去做这个圈子的守门人。
形成这样一个学术共同体倒不完全是为了拉帮结派。
而是因为一个共同体有助于大家朝一个共同的方向去努力，有利于某一个学派在某一个学科或领域中的发展。
上面这个说法从小了说是一个学术共同体，往大了说其实也能够引申到整个社会阶层。
这也就是欧美学校重视推荐信的另一个深层原因，充分利用精英阶层的人际关系资源。
归根到底还是圈子文化，总之能搞到一些大牛的推荐信对学术路上的一步登天也很容易……”
黄静说得是实话，确实可以按此法施为。
林灰也有施为的实力，说实话林灰即将到手的财富都快能赞助半场美/国总统＃选了。
想搞个学位其实很容易。
甚至于很多人会乐意给林灰送各种各样的学位。
尽管如此，似乎没啥必要。
反正林灰是觉得有那个实力没必要去绕弯子。
林灰更在意的是学术上的号召力以及学术上的话语权和相应的权威性。
而不仅仅是学位本身。
似乎是看出了林灰对这些内容不感兴趣，黄静也就不再执意就学业方面蛊惑林灰走一些捷径了。
黄静是参与了林灰跟尹芙·卡莉的第一次见面时那次学术谈话的。
黄静知道林灰和尹芙·卡莉在文本摘要算法方面所进行的研究主要是以人工神经网络为架构对资料进行表征学习同时对大量数据进行处理调校从而在此基础上形成可堪一用的算法模型。
尽管不是很清楚林灰和尹芙·卡莉所搞得技术细节，但黄静觉得像尹芙·卡莉这么一个学术上造诣不算低的人甘心为林灰牵马执鞭鞍前马后，想来林灰所搞的技术也是有很大价值的。
吞噬
而且作为计算机相关的从业人员，没吃过猪肉也见过猪跑。
黄静大致也知道，和机器学习有关的研究方向是现在计算机应用领域的最前沿的技术。
换言之，在技术方面实力不弱同时有专业人士襄助的情况下即便林灰不去投机取巧，也能在学术上有所成就。
而且可以预计林灰的成就还不会小。