基于弱监督语言模型的当代科研包工头“宏观指导”日常话术废话生成算法

近年来，随着学术界“唯帽子论”的加剧，部分研究生导师（俗称“科研包工头”）已逐渐脱离科研一线。面对学生具体的实验困难，他们展现出了一种高度同质化的“宏观指导”行为模式。本文提出了一种全新的弱监督废话生成算法——宏观指导注意力网络 (Macro-Guidance Attention Network, MGAN)。该模型仅需极少量的监督信号（如学生汇报PPT的页数），即可通过引入“学术黑话马尔可夫链”，自动生成诸如“底层逻辑”、“顶层设计”、“再拔高一下”、“对齐颗粒度”等无实质意义却极具压迫感的指导意见。双盲图灵测试表明，MGAN 生成的指导意见在“令人困惑度”和“血压升高指数”上，与真实资深导师的输出达到了99.9%的一致性。本研究不仅为缓解导师的导辅压力提供了自动化解决方案，也为揭示当代学术剥削的文本生成机制提供了理论支撑。