他们的大项目组內在不同时期有大概十几到二十几个实验项目，分別有1-5名研究员在负责。
    具体的需求，会由教授根据“神躯计划”整体模型的模擬状態来確定和发布，分配给不同的研究员建立实验项目。
    研究员在智能体的帮助下，设计整个实验流程、配置实验设备、自动下单3d材料列印平台產出各种实验构件、调动具身智能单元完成实验环境搭建，然后在完成实验后，將实验数据按照整个项目的要求进行预处理，再发给杨淮进行项目模型整体適配。
    杨淮在智能体的协助下，会按照模型运行的结果反馈给教授，教授再分发任务，研究员的智能体便根据新的任务叠代实验，如此循环。
    杨淮很早就意识到研究员预处理实验数据这一步，其实交给他来做效率会更高，但之前掌控模型数据的是教授，这些工作肯定是儘量分摊到各个研究员的头上，后来由杨淮负责后，他也不会去主动揽其他人的工作，凭白增加自己的工作量。
    但在意识到教授极可能是主观上不认为他有资格入组后，他便转变了策略，不仅拓展工作的深度，还开始拓展工作的广度，用了一些“技巧”，让一位研究员“主动”请他帮忙预处理一批实验数据。
    要想职属关係调入项目组，並不只有项目组负责人主动调入这一条路，如果借调的人在项目组內负责的工作內容达到一定数量，並且持续超过一年时间，职属关係会自动调入项目组。
    很快，杨淮便帮项目组內超过一半的研究员做实验数据的预处理，並且几乎成为了常態。
    这不仅帮那些研究员减负，也让他和智能体“木星”对於整个项目有了更深入和底层的理解，这些理解反过来帮他建立了一套更高效的数据处理方法。
    他正在主动地把这个职位在项目组內的重要性、影响力不断拉高，重塑职位的內容，再把自己和这个职位绑定。
    一年之后，老板宋晟豪过来听项目进度匯报的时候，杨淮不仅都在，而且每次都是他在操作模型的可视化演示，他已经成了项目组不可或缺的一员，职属关係也如愿地正式被调入了05项目组。
    目標虽然达成，但过程其实並没有那么顺利。
    在他把这个职位的工作职能，通过各种方式主动扩展和丰富，达到自动入组的条件，並且时间接近一年的时候，教授忽然招了个博士进组，让杨淮带那位博士熟悉手头工作，至少交接一半工作內容。
    显然是看准了杨淮不会放弃这个高薪工作，即便丟掉职位，职属关係无法调进入项目组，也一定会想办法继续待在公司。
    杨淮也確实没有抗议抱怨或工作消极，而是依著要求，非常尽责地带著那名博士新人熟悉整个工作流程。
    倒不是杨淮有多大公无私，而是他很清楚，那位博士新人，根本无法“胜任”这个工作。
    这个时代，本科之后的继续进修资格、学位的获取，並不完全取决於个人的学习能力，光考研资格的获取门槛就直接卡掉99%的人——没能按预期获得特別奖学金的杨淮就是被卡在了这道门槛之外。
    拿到本科学位后要考研的话，需要先进行考试资格申请，相当於一个前置考试。
    原本这个前置考试，是为了避免考生浪费后续的考试花费和时间，所以並没有要求对考生的智能体做对应的升级和训练。
    但隨著时间的推移，这个“没有任何硬性要求”的资格考试，反而成了考研中最难也最卷的一关。
    起初，有些考生会购买专门为某一个院校专业、某一位导师定製的智能体提升包，这种定製包的价格通常在5万到10万左右，加上智能体的训练费，一次资格考核就要花掉差不多20万。
    但如果大家都用提升包，那就相当於大家都没用，拉不开差距，於是又出现了直接由在读研究生用自己智能体进行数据脱敏后，提炼的考试专用提升包，交给考生进行智能体训练融合的操作。
    这种在读研究生提炼专用提升包给考生的操作，只会提供给一位考生进行一次资格考试使用，基本上可以保证必过，而考完之后考试系统会自动叠代，所以下一届的考生再使用的效果就会大打折扣，甚至不如一般的定製包。
    也就是说一个在读研究生，可以保证一个考生获得考试资格。
    当然，前提是要支付智能体提炼、智能体训练的高昂费用，也要得到在读研究生的同意，而在读研究生敢这么做，也基本等同於背后的导师、校方的同意。
    光这个花费，基本都要在80万到200万左右，人脉和渠道，更是无法用金钱来衡量。
    获得了考试资格后，考生需要交5千到8千的报考费用，然后得到一个统一提供的標准提升包，自己再花费5万左右进行智能体的训练融合，完成后再按期进行考试。
    正式考试时的报考费和智能体训练费，都可以申请低息甚至无息贷款，有一些奖学金也可以覆盖大部分。
    所以如果只看明面上的规则，考研的门槛並不高。
    但实际上，绝大部分考研的资格考试和正式考试的难度都是倒掛的，前者要比后者难非常多，前者才是真正决定成败的考试。
    虽然资格考试和正式考试都是ai进行出题和评分，但导师可以用定製例题给ai来划定难度水平，某种程度上以此来进行主观筛选。
    经过这种筛选后，考上的学生，大部分都已经建立了“前期关係”，而且有在读研究生提炼的专用提升包训练融合了智能体，录取后新生的能力也有保证，可以更快地参与项目，省心省力。
    当然，如果真有那种强横的天才，不靠“前期关係”，不用巨额花费购买专用提升包训练融合智能体，就能通过资格考试，又在正式考试中脱颖而出，那导师也很乐意收下这样的学生，甚至会主动为其提供奖学金，cover掉正式考试的报名费和智能体训练费，以及后续的学费。
    杨淮知道自己不是这种百万中无一的超级天才，所以他从高中就在拼特別奖学金的资格。
    拿到这个资格后，只要他在本科阶段有满足条件的学术成果、基础成绩也达標，那这个特別奖学金就可以用在他进行第一次考研时，覆盖所有费用——包括资格考试中智能体提炼、智能体训练的钱。
    当然，怎么得到目標导师的认可、让他的一位在读研究生同意进行专用提升包的提炼，仍然需要杨淮在本科四年中去解决。
    不过他没能按计划在考大学时就拿到特別奖学金资格，这个计划就没有了成立的基础。
    考研的时候难，毕业的时候同样困难，硕士之后，考博和拿博士学位，难度和花费又要再翻上一倍。
    所以能够获得博士学位的，绝大多数都是自己或家里有雄厚財力和人脉资源，能够给与很大试错成本。
    只有极少数天才中的天才，是单凭自己的硬实力就能强行破掉所有门槛。
    而比天才中的天才更少的，是那些在资格考试时就找门路靠负债强上、硬搏，並且真的从硕士到博士都一路搏贏的“疯子”。
    前两种博士，对於工作內容肯定会有更高的预期和追求，不会只看重收入和稳定。
    至於第三种，確实会因为负债而不在乎工作內容和职业生涯发展，专注於快速提升收入。
    不过刚一接触，杨淮就非常確定，那位博士新人並不是“第三种博士”。
    所以，他很放心地带对方了解工作。
    其实从入职半年，大概了解教授的性格与喜好后，杨淮就对这种情况有预见了。
    他在工作中会有意识地培养自己独特的工作习惯、思维方式，让智能体来適配学习。
    所以那博士新人就算有杨淮的指导，就算有復刻训练杨淮“木星-5”功能包的工作智能体，刚上手工作內容的时候，也是会觉得枯燥、迷茫、磕磕绊绊。
    在掌控整个项目模型之前，新人肯定是要先从周边的数据处理开始，仅是杨淮一半的工作量，就很难在每天的正常工时內完成，自然是很难从这些繁琐工作中得到正反馈，甚至都很难明白自己到底是在干什么。
    就算出於基本的职业素养，新人能把安排的事情做完，也基本不可能展现出杨淮一以贯之的那种积极、主动。
    这一点，不论是和他对接过的研究员们，还是听他匯报工作的教授，都能有非常清晰的感受——甚至无关乎能力，而是態度。
    如果说杨淮对工作的热情主动值是100的话，那新人顶多只有5，甚至有些时候是-50，感受太清晰，差距太明显。
    所以还不到一个月，那位博士新人就不再跟著杨淮做事做接替准备了，虽然也被留在了项目组，但被分配去了一个实验室做助理研究员。
    从那之后，教授才算是真正认识到了杨淮和这个职位的契合程度，在他的职属关係快要符合要求自动被调入组之前，先一步主动把他调入。
    虽然杨淮的职级没有变化，但他的薪资立刻从每月6.5万变成了12.5万，05项目组光各类补贴的钱，就快赶上他原本的工资了。
    杨淮当然不会就此满足，他马上定下了新的目標：
    把职级序列从工程师转到研究员。