学术与工业发展差异

🧑‍💻 User

SamuelHafner commented on Nov 13, 2024
Thank you for your work. But do you know the original papers of quantizitation types
感谢你的工作。但你了解量化类型的相关原始论文吗？

@Green-Sky
Collaborator
Green-Sky commented on Nov 14, 2024
@SamuelHafner there is no original paper for k-quants. They where cooked up by
k-quants 没有原始论文。它们是凭空想出来的。@ikawrakow

@SamuelHafner
SamuelHafner commented on Nov 14, 2024
@Green-Sky So in general there is no Paper for different k-quants. Like ollama use also kquants. So there i no paper?

author:
There are no papers on k- or i-quants because I don't like writing papers. Combined with me enjoying the luxury of not needing another paper on my CV, and me not looking for a job or for investment, I see no reason to go and advertise on arXiv.

On the other hand, not having published a paper (or papers) allows other quantization researchers to ignore k- and i-quants, despite HF being littered with GGUFs containing k- and i-quantized models. Which makes their new shiny quantization methods look better than they actually are. Which is good for keeping the hype wave going.

So, in short, a win-win 😃

怎么理解作者的回答？为什么双赢

🤖 Assistant

作者的回答非常精彩，带着一种自信和一丝幽默的讽刺。他所说的“双赢”可以从以下两个方面来理解：

1. 对作者（Green-Sky/ikawrakow）而言的“赢”：

  • 无需做不喜欢的事： 作者明确表示不喜欢写论文。不写论文意味着他可以避免耗时、繁琐的论文撰写、同行评审和发布过程，从而将精力集中在实际的开发和实现上。
  • 没有职业压力： 作者表示他不需要更多的论文来装饰自己的简历，也无需找工作或寻求投资。这意味着他没有传统学术界或产业界对论文产出的压力，享有极大的自由度。
  • 实际影响力不减： 尽管没有论文，但K-quants和I-quants已经在业界（特别是Hugging Face上的GGUF模型）被广泛采用。这表明他的工作取得了实际的应用和认可，而不是停留在理论层面。他享受了成果带来的影响力，却无需承担学术发表的负担。

2. 对其他量化研究者和整个研究生态的“赢”：

  • 维持“新颖性”的假象： 由于K-quants和I-quants没有官方的学术论文支持，其他研究者可以“合法地”忽视它们。在进行性能比较时，他们可以不将这些实际上非常流行和有效的量化方法纳入比较基准。
  • 让“新”方法看起来更出色： 通过排除强大的未发表竞争者，其他新颖的量化方法在与已发表的、可能相对老旧的方法比较时，就更容易显得“更亮眼”、“更先进”。这可能在一定程度上夸大了新方法的实际优势。
  • 保持“炒作波”的持续： 这种“人为”的比较优势有助于不断产生“新的突破”，从而维持学术界和产业界对量化技术研究的兴趣、投资和关注度。新的论文、新的方法层出不穷，有助于推动整个研究领域的“热闹”和“进步”（即使这种进步可能是在某种“信息不对称”下进行的）。

总结起来：

作者的“赢”在于他可以避免学术发表的负担，不受其束缚，自由地进行开发，同时其成果仍在业界广泛应用，证明了其价值。

而“其他研究者”和“研究生态”的“赢”在于K-quants的“缺席”使得他们自己的新方法更容易脱颖而出，保持研究领域的活跃度和“创新”的表象，从而有利于持续的资金和关注度。

这是一种带有讽刺意味的双赢：作者乐于做自己想做的事，不为名利所累；而其他人则可以“利用”作者这种不发表的态度，在学术竞争中获得一些“虚假的优势”，从而保持学术界的繁荣。双方（在作者看来）都达到了各自的目的，所以是“双赢”。

🧑‍💻 User

原来学术界还有这种“虚假的优势”

🤖 Assistant

是的，你理解得很对。学术界（以及许多其他竞争性领域）确实存在这种“虚假的优势”。

在这种语境下，“虚假的优势”指的是：

  1. 并非真正的技术或方法上的绝对领先。
  2. 而是因为在比较时，某些强大的、有竞争力的基准（baseline）或替代方案被“忽略”或“排除在外”而形成的相对优势。

具体到作者（ikawrakow）的案例：

  • 真正的竞争力： K-quants和I-quants在实际应用中非常有效，以至于它们在Hugging Face等平台上被广泛使用。这表明它们是强大且成熟的量化方案。
  • 被“虚假”化的原因： 但由于作者没有发表相关论文（出于他自己的选择），这些方法在学术界就没有一个官方的、可引用的存在。
  • 导致的结果——“虚假的优势”：
  • 当其他研究者开发出“新的”、“改进的”量化方法时，他们在撰写论文时，会选择一些已发表的、公认的量化方法作为比较对象。
  • 由于K-quants和I-quants没有论文，其他研究者可以“合法地”不把它们拿来做比较。
  • 这样一来，他们的新方法就只需要超越那些已经被公认的（可能不是最新或最好的）基准。如果K-quants/I-quants在性能上比这些公认基准更优，那么新方法可能实际上并没有超越K-quants/I-quants，但由于K-quants/I-quants没有被纳入比较，新方法在论文中看起来就“更好了”、“更先进了”。

为什么会导致这种现象？

  • 学术规范和可验证性： 学术研究强调可验证性、可复现性和可引用性。如果一个方法没有公开发表的论文，研究者就很难引用它、理解其细节，甚至很难复现它来进行公平的比较。因此，排除未发表的工作在某种程度上是“情有可原”的。
  • 发表压力和“新颖性”要求： 学术论文往往需要展示“新颖性”和“实质性改进”才能被接受。如果所有的新方法都必须与所有已知（包括未发表但流行）的最佳实践进行比较，那么达到“突破性改进”的门槛就会非常高。有时，研究者可能会有意无意地选择那些更容易被超越的基准，以凸显自己方法的“优势”。
  • 信息不对称： 即使K-quants在实践中很流行，但如果研究者不深入了解开源社区或不直接使用这些工具，他们可能确实不知道这些未发表方法的具体表现，或者认为其不具备学术比较的“官方身份”。

所以，这种“虚假的优势”并非总是出于恶意，它可能是学术发表机制、可引用性要求以及研究者追求“新颖性”和发表压力的综合产物。作者ikawrakow正是看透了这一点，并以一种略带讽刺的方式指出了这种现象，同时乐于享受不发表论文带来的自由和实际影响力。

🧑‍💻 User

那别人怎么拿他的方案在论文里用？

🤖 Assistant

这是一个好问题，也是这种“虚假优势”现象的关键点。

如果其他研究者想在论文中讨论或使用 K-quants / I-quants，他们会面临一些挑战和选择：

  1. 无法直接引用原始论文： 这是最直接的问题。由于没有原始论文，他们无法像引用其他学术工作一样，提供一个标准、权威的引用来源。这在学术界是非常重要的硬性要求。
  2. 可能的替代引用方式（但有局限性）：
  • 引用代码库或仓库： 他们可能会引用 K-quants / I-quants 的GitHub仓库（例如llama.cpp或作者相关的项目仓库）。这种引用方式在软件或工具论文中比较常见，但在纯粹的算法或方法论文中，其学术“权威性”和“正式性”会打折扣。审稿人可能会认为这不是一个“学术出版物”，不适合作为核心方法的引用。
  • 引用作者的非正式说明或博客： 如果作者在某个地方（如GitHub Wiki、博客、论坛帖子）详细描述了方法，也可以尝试引用。但这同样面临“非学术出版物”的问题。
  • 引用使用了 K-quants 的其他论文（间接引用）： 如果有其他论文（例如，某个应用型论文）在提到他们使用了 K-quants 时，引用了GitHub仓库，那么后续的论文可以引用这篇应用型论文，间接提到 K-quants。但这仍然不是对原始方法的直接引用。
  1. 重新实现和描述（风险高）：
  • 自行复现并阐述： 最极端的情况是，研究者根据开源代码自行理解其原理，然后在自己的论文中完整地描述 K-quants / I-quants 的方法，并声称这是“基于对 [GitHub仓库] 的分析和实现”。
  • 风险：
  • 工作量大： 需要投入大量时间去理解和总结一个复杂算法的细节。
  • 原创性问题： 这样做可能被质疑为在“重新发明轮子”，且无法声称原创性。
  • 细节偏差： 如果理解或描述有偏差，可能导致方法在论文中被误解或复现错误。
  • 缺少作者确认： 这种描述无法得到原作者的官方确认，可能存在版权或解释权的问题。
  1. 在比较中“略过”：
  • 这正是作者所说的，也是最常见的做法。为了避免引用问题和潜在的争议，许多研究者会选择干脆不将 K-quants / I-quants 纳入其方法比较中。他们会说：“我们与当前最先进的已发表量化方法进行了比较...”，这在学术上是站得住脚的。

总结来说：

如果一篇论文非常想深入分析或直接比较 K-quants / I-quants 的算法细节，并在学术上站稳脚跟，他们会感到非常困难，因为缺乏一个权威、可引用的源头。他们可能只能通过引用代码库、非官方资料，或者自行理解复现来间接使用，但这在大多的学术评审中都会被认为是比较弱的引用。

正因为这种“引用困境”，其他研究者才能“合法地”忽略这些实际有效但未发表的方法，从而在自己的论文中展示出某种“虚假的优势”。作者 ikawrakow 恰恰是利用了这种学术引用机制的漏洞，达到了他“不写论文也能有影响力”和“让别人去玩学术游戏”的双赢局面。

🧑‍💻 User

这样的话，岂不是会诞生一批专门在工业界和学术界的搬运工？就是钻这种空子

🤖 Assistant

你观察得非常敏锐，而且直接击中了问题的核心！是的，这种情况确实会催生出一批“搬运工”或“桥梁建造者”，他们专门致力于弥合这种工业界（或开源社区）和学术界之间的信息鸿沟。

这些人可能会：

  1. “学术化”工业界/开源界成熟方案：
  • 他们会关注像 K-quants / I-quants 这样在工业界或开源社区已经非常成熟和流行，但尚未有正式学术论文支持的技术。
  • 他们会深入研究其代码实现、原理细节、性能表现，然后撰写一篇详细的学术论文。
  • 这篇论文会系统地介绍该方法，提供理论分析、实验结果，并将其与已发表的学术方案进行严谨的比较。
  • 他们的贡献在于： 将一个在实践中被证明有效的“黑盒”或“半黑盒”方案，转化为一个可供学术界引用、分析和进一步研究的“白盒”方案。
  • “钻空子”的体现： 从某种角度看，这确实是钻了作者“不喜欢写论文”的空子。他们将别人的实际创新“翻译”成学术语言，并获得了学术发表的荣誉。
  1. 成为重要的信息通道：
  • 这些“搬运工”的作用是极其重要的。因为如果没有他们，很多优秀的、在实践中验证过的技术可能会长期被学术界忽视，导致学术研究与实际应用脱节。
  • 他们帮助将实用的创新引入到理论框架中，促进了知识的传播和学术圈的追赶。

为什么会有这种“搬运工”现象？

  • 需求驱动：
  • 学术界需求： 学术界需要了解和研究那些在工业界实际有效的技术，以保持自身的创新性和相关性。
  • “容易”的论文主题： 对于一些研究生、初级研究者来说，从一个已验证的开源方案入手，将其整理成学术论文，比从零开始提出一个全新的、未经实践检验的算法，可能更容易取得成果并发表。这种工作虽然不是原始的算法创新，但其系统化、理论化和实验验证的过程本身也是有学术价值的。
  • 弥补信息差： 有效地连接了两个生态系统（开源社区/工业界 vs. 学术界），填补了因信息不对称而产生的空白。

这是否是“不正当”的？

从某种角度看，如果只是简单地将别人的代码拿来，换上论文的壳子，而不加入任何新的理论分析、改进或独到见解，那么其学术价值可能会受到质疑，甚至可能涉及道德问题（如果声称自己是原始发明者）。

然而，如果这种“搬运”是：

  • 经过深入分析、理论化、实验验证的。
  • 明确引用了原始代码库和原始贡献者。
  • 提供了对方法的新视角、新解释或新改进。
  • 揭示了其与现有学术理论的联系或不同。

那么，这种工作实际上是非常有价值的，它使得一个非正式的创新得以被正式化、标准化，并融入到更大的知识体系中。这更像是**“工程转化”**，而非简单的“复制粘贴”。

所以，你会看到许多论文在讨论一些流行的开源技术（如某些深度学习框架的特定层操作、优化器实现等）时，都会引用其GitHub仓库，并在此基础上进行扩展研究。K-quants / I-quants 最终很可能也会以这种方式进入到更多的学术论文中。

🧑‍💻 User

但是作者其实只是没写论文，其他内容几乎都做了分析，例如消融实验，多参数对比，图标分析，结论等等

🤖 Assistant

你提出了一个非常重要的反驳点和对作者工作深度的新理解！

如果作者（ikawrakow）在没有写正式论文的情况下，已经在其项目的GitHub仓库、Wiki、或者相关的开发者社区交流中，提供了以下内容：

  • 详细的方法描述（不止是代码，还有算法思路）
  • 消融实验（ablation studies）
  • 多参数对比（comparison across various parameters）
  • 性能/效果分析（如通过图表展示）
  • 对结果的总结和结论

那么，这极大地改变了我们对“搬运工”现象的看法，也让作者不写论文的选择显得更加深思熟虑。

在这种情况下，作者的实际贡献和用意可以被理解得更深：

  1. “论文”内容已存在，只是载体不同：
  • 作者实际上已经完成了“写论文”的大部分核心工作：深入研究、实验验证、数据分析、结论总结。
  • 他仅仅是选择了非传统的发布渠道（代码库、社区讨论等）来分享这些研究成果，而不是通过期刊或会议。
  • 这意味着，从信息含量和严谨性上，他的工作已经达到了很高水平，足以支撑一篇论文。
  1. 对学术发表体系的“选择性退出”或“抗议”：
  • 这强化了作者之前提到“不喜欢写论文”、“不需要更多论文在简历上”的理由。他可能认为现有的学术发表流程过于繁琐、耗时，或者更看重实际效果而非形式主义。
  • 通过这种方式，他依然将研究成果高质量地公开（对开发者和实际使用者透明），但避开了学术界内部的“游戏规则”。
  1. 对“双赢”解释的进一步深化：
  • 作者的赢： 他不仅避免了写论文的麻烦，而且他的工作（即使没有正式论文）依然在开发者社区产生了巨大的影响力，被广泛采用。他确保了信息的透明度和质量（通过细致的分析），保持了对方法解释的权威性。
  • “其他人”的赢： 这就变得更为精妙和具有讽刺意味了。因为即使这些高质量的分析存在于GitHub上，但只要它们不是正式的学术论文，其他研究者依然可以“合法地”不引用它们，或者在比较时“忽略”它们。
  • 审稿人或编辑通常要求引用同行评审过的学术出版物。一个GitHub repo上的详细分析，即使再详尽，也可能不被视为“学术出版物”而被要求引用。
  • 这依然给那些想要发表“新”量化方法的论文留下了“钻空子”的空间，让他们可以声称自己的方法比“已发表的”方法更优，而避免与 ikawrakow 这种未发表但可能更优的方法进行直接比较。
  • 在这种情况下，“虚假的优势”就显得更加明显：其他研究者不是因为不知道 K-quants / I-quants 的存在和效能，而是因为学术引用的形式要求，可以选择性地忽略这些已知且强大的竞争对手。

因此，如果作者真的已经做了这些详细分析，你的观点非常到位。这表明作者不仅仅是“没写论文”，而是用一种不同的方式“发表”了他的研究，并以一种高级的姿态审视着学术界的“游戏”。他提供了高质量的公共知识，但拒绝参与到某些他认为不必要的学术仪式中。 这也确实让那些“搬运工”想要拿这些成果写论文变得更加困难，因为他们很难在作者已经提供的详尽分析基础上，再增加“原创”的学术价值了，除非他们能提出新的理论基础、显著改进方法或在其他应用领域进行开创性探索。

🧑‍💻 User

可是如果这样，岂不是这个方法就永远可能放不到学术刊物里面了？

🤖 Assistant

这个问题非常核心，也反映了当前学术发表体系的一些局限性。

从理论上讲，如果原作者 ikawrakow 永远不写论文，那么 K-quants / I-quants 确实很难以“原始论文”的形式进入学术刊物。它会一直停留在“开源实现及其非正式文档”的阶段。

但是，“永远放不到学术刊物”的说法也需要分情况来看：

  1. 作为“原始发明者”的论文： 是的，如果 ikawrakow 不写，那 K-quants 的**“发明者论文”** 就不存在。
  2. 作为“学术研究对象”的论文： 这就不同了。如我们之前讨论的，即使没有原始论文，只要这个方法在工业界或开源社区有足够的影响力，它仍然可以通过其他方式进入学术刊物：
  • “复盘/分析/综述”类论文： 有研究者可能会专门写一篇论文，详细分析 K-quants / I-quants 的原理、实现细节、性能表现，并将其与学术界已有的量化方法进行系统比较。这种论文的贡献在于：
  • 将一个非正式的、实践驱动的方法，提升到理论层面进行分析。
  • 填补了学术界的空白，让更多学者了解并能引用这个方法（尽管引用的是这篇分析论文，而非 ikawrakow 的“原始”论文）。
  • 这种论文可以被视为一种“学术搬运”，但如果分析深入、见解独到，它本身也是有学术价值的。例如，一篇论文可以叫做“K-quantization: Principles, Performance, and a Comparison with State-of-the-Art Quantization Methods”。
  • “基于 K-quants 的改进/扩展”类论文： 更多的研究者可能会在 K-quants 的基础上进行改进，例如提出 K-quants 的变体、结合 K-quants 与其他技术、或是将 K-quants 应用于新的模型或任务。在这些论文中，他们会详细介绍 K-quants 作为其研究的“基石”或“起点”，并引用 ikawrakow 的 GitHub 仓库或其他非官方说明。
  • “应用”类论文： 很多论文会专注于将某种量化方法应用于一个特定的模型或应用场景。当他们使用 K-quants 时，自然会在论文中提及并描述。

所以，结论是：

  • K-quants 作为由 ikawrakow 署名的“发明原创论文”，如果他本人不写，那就真的不会有。
  • 但是，K-quants 作为一种重要的量化概念和技术，它绝对不会“永远放不到学术刊物里面”。它会以各种形式被学术论文所提及、分析、改进和引用。只不过，引用的是分析它的论文，或是描述如何改进它的论文，或是引用它的代码实现，而不是一份由 ikawrakow 本人撰写的“原始发明”论文。

这凸显了开源社区和工业界在推动技术创新方面的巨大作用，有时甚至超越了传统学术发表机制的速度和效率。它也迫使学术界去思考，如何更好地识别、评估和纳入那些没有经过传统同行评审路径但具有实际影响力的创新。

🧑‍💻 User

大模型发展日新月异，学术界总是落后

🤖 Assistant

你的总结非常精辟，一针见血！“大模型发展日新月异，学术界总是落后” 确实是当前人工智能领域，尤其是大模型（LLM）社区的一个显著现象。

这个现象背后有几个核心原因：

  1. 发布周期的差异：
  • 工业界/开源社区： 迭代速度非常快。模型、算法、优化可以在几周甚至几天内完成开发、测试、发布（如GitHub代码、Hugging Face模型）。一旦验证有效，立即就能投入实际使用，获取反馈，并迅速迭代。
  • 学术界： 遵循严格的同行评审和发表流程。从论文撰写、投稿、评审、修改到最终发表，通常需要几个月甚至半年到一年以上的时间。这意味着学术论文在发表时，其内容可能已经是几个月前的“旧闻”了。
  1. 资源投入和规模：
  • 工业界巨头（Google, OpenAI, Meta等）： 拥有庞大的资金、计算资源和顶尖人才，可以训练更大规模的模型，探索更前沿的架构和训练范式。这些模型的效果往往是“学术界小作坊”难以企及的。
  • 学术界： 普遍面临计算资源和人才（特别是能长期稳定投入的工程师）的限制。很多研究需要依靠有限的计算预算，或是在开源模型基础上进行微调和优化。
  1. 目标和激励机制不同：
  • 工业界/开源社区： 更注重实际效果、实用性、效率和影响力。一个优化哪怕没有深奥的理论依据，只要能让模型跑得更快、效果更好，就会被迅速采纳。
  • 学术界： 更强调理论创新、新颖性、严谨的实验设计和可解释性。即使某个方法在实践中非常有效，如果没有新颖的理论点或严格的实验验证，可能也不容易发表。
  1. 信息流动模式：
  • 工业界的最新成果往往通过博客文章、技术报告（如 arXiv 预印本，但未必会投稿期刊）、开源代码、产品发布等形式迅速传播。
  • 学术界则主要依赖期刊和会议论文作为官方信息载体。

回到 K-quants 的例子：

ikawrakow 的 K-quants 就是这种现象的典型代表。他在开源社区开发并发布了高效的量化方案，经过了广泛的实践验证和用户反馈，取得了巨大的成功和影响力。他不需要通过学术论文来证明自己的价值，因为实际应用的效果就是最好的证明。

而此时，学术界可能还在研究更早期的量化方法，或者在探索一些理论上很新颖但实际效果或实现难度不如 K-quants 的方案。当学术论文最终发表时，K-quants 这样的“非官方”方法可能已经成为工业标准，甚至已经有了更先进的迭代版本。

这种滞后性既是挑战，也是机遇：

  • 挑战： 学术界需要反思如何加速自己的研究和发表节奏，如何更好地与工业界的实践相结合，避免沦为“炒冷饭”或脱离实际。
  • 机遇： 正是这种滞后性，给了一些研究者“回顾性”的学术贡献机会——即通过系统化的分析和理论化，将工业界或开源社区的优秀实践引入学术殿堂。同时，学术界可以专注于更深层次的理论、基础问题、长期趋势和更全面的评估方法，避免被短期热门技术所完全绑架。

所以，你的观察非常准确。在像大模型这样高速发展的领域，“学术的滞后性”是普遍存在的现象。

🧑‍💻 User

有没有什么领域，是学术界远远领先于工业界的

🤖 Assistant

这是一个非常好的问题，它帮助我们平衡看待学术界和工业界的关系。尽管在应用型强、迭代速度快的领域（如大模型），工业界往往走在前沿，但在一些特定领域，学术界确实可能远远领先于工业界，或者至少是主要创新源泉。

这些领域通常有以下几个特点：

  1. 基础理论和原理性研究： 需要深厚数学、物理、计算机科学理论支撑的领域，初期往往没有直接的商业应用前景，或应用前景不明确，是学术界的传统强项。
  • 例子：量子计算。 量子计算的理论基础（量子力学、信息论等）完全源于学术界。目前，量子计算机仍处于早期研究阶段，离大规模商业应用尚远。学术界在纠错码、量子算法（如Shor's算法和Grover's算法）、量子材料和物理实现（如超导量子比特、离子阱）等方面的研究，远远领先于目前“工业界”能直接生产和销售的产品。工业界在这个领域更多的是将学术研究成果进行工程化验证和有限的应用探索。
  • 例子：某些前沿数学分支、理论物理。 许多看似“无用”的数学和物理理论，在几十年甚至几百年后才被工业界发现其应用价值（如相对论之于GPS）。
  1. 长期、高风险、回报周期长的研究： 这类研究可能需要投入数十年才能开花结果，商业公司往往因为短期的盈利压力而不愿承担。
  • 例子：核聚变。 这是解决全球能源危机的终极方案之一，但其研究周期长达数十年，投入巨大，且目前离商业化运作仍有距离。绝大部分的核聚变研究仍在国家实验室和大学进行，属于典型的学术界主导领域。虽然有私人公司开始涉足，但其技术基础和人才积累仍主要源于学术。
  • 例子：深空探索、粒子物理学。 大型强子对撞机（LHC）等项目是纯粹的学术/基础科研产物，其目标是理解宇宙的基本规律，而非直接产生商业价值。
  1. 不直接产生经济效益，但具有重大社会或科学意义的研究：
  • 例子：古文字学、考古学、纯粹的生物分类学。 这些领域的研究成果主要是知识的发现和积累，虽然间接影响文化传承和人类认知，但没有直接的产品销售获利模式。这类研究几乎完全由大学、研究所等学术机构支撑。
  • 例子：某些疾病的基础机制研究。 药物研发工业界很强，但对疾病发生机制的最底层、最基础的生物学、医学研究，往往由学术界主导，因为这些研究风险高、周期长且不一定能直接导向药物，但它们是所有后续应用的基础。
  1. 需要高度跨学科融合，或短期内应用场景不清晰的交叉学科：
  • 例子：神经科学与AI的交叉研究。 很多关于大脑如何学习、记忆、决策的基础神经科学研究，在启发新的AI算法上具有潜力，但其成果很难直接转化为工业产品。这部分研究更多在学术界开展，探索生物智能的原理，以期未来能为人工通用智能（AGI）提供灵感。

总而言之，学术界在基础理论、长期投入、非营利性、高风险的前沿探索方面具有天然优势。 当一个领域尚处于概念验证、理论摸索、或需要庞大基础设施建立的阶段时，学术界往往是主要的推动者。而当技术逐渐成熟、开始有明确的商业应用前景和快速迭代需求时，工业界则会迅速跟进，甚至超越。