“哇！！！”
驚呼聲幾乎是一瞬間響徹整個教室。
別的先不提。
光是麻省理工學院的名頭就足以讓大家吃驚了。
要知道都是大學，麻省理工學院基本上在每年的世界四大排名中，不管是什麼樣的標準，都是數一數二。
這裡面最最重要的一點是……
麻省理工學院素以頂尖的工程學和計算機科學而著名！
擁有麻省理工人工智能實驗室、林肯實驗室和麻省理工學院媒體實驗室……
有25位圖靈獎得主，僅次於斯坦福。
最重要的是，在二戰和冷戰期間，麻省理工學院的研究人員對計算機、雷達以及慣性導航系統等科技發展作出了重要貢獻。
雖然這一次ACM-ICPC全球排名第十二，但也無損麻省理工學院工程學院計算機學科的整體素質。
畢竟經常在計算機科學領域跟麻省爭鋒的斯坦福這次排名第二十二了嘛。
不管怎麼說，這所學府是很多人嚮往的地方。
而現在，一個機會就這麼的擺在了大家的跟前。
要知道本碩連讀班裡，一共只有29個人！
29分之3。
誰都想爭取一下。
能去麻省理工跟那邊的學生交流學習，對於增長見識、開闊視野等等都有非常大的幫助。
再加上現在這個時代，有部分大學生崇洋媚外比較嚴重……
不少人當時就開口問了。
“班導，名額是怎麼分配的呀？”
“要重新進行考覈嗎？”
“我好想去麻省理工的！”
“對呀對呀，那個中佛羅里達大學聽都沒聽過的！”
“澳洲也不好，野生動物太多了，說不好剛去就得跟野生動物睡覺來着！”
“對呀對呀，還是麻省好，就是不知道這個名額是怎麼分配的……”
班導笑了笑，沒有回答大家的問題，而是盯着蘇小木問。
“小木同學，你要不要去麻省？”
蘇小木擡頭看了下班導，“我考慮一下。”
“他們的實驗室給不給我們交流學習的用啊？”
班導一愣，“這個我就不知道了。”
蘇小木隨口道，“他們這屆學生不行，心裡素質就不行，ACM的時候，就分配到我們附近，一點都沉不住氣，所以才完成7道題目的……
跟他們交流學習，沒啥用處啊，還不如跟張可教授完成大數據的課題來得有意思。”
“我感興趣的是麻省理工學院的人工智能實驗室對不對我們開放？”
蘇小木的語氣很隨意。
雖然蘇小木上課下課都很少說話，但長這麼帥，總歸是獲得了別人想都不敢想的關注。
聽蘇小木這麼‘口出狂言’，大家才發現一個事實。
那就是，蘇小木一邊划水一邊玩都能帶着別人直接奪得ACM總冠軍。
這個在很大程度上能夠代表計算機科學的實踐水平的大學生比賽，參與度還是非常高的。
正常來說，都是每個學校最出色的隊伍來參加……
最關鍵的是，蘇小木早就不跟他們這些人玩了，已經跟着張可教授去完成一些在本科階段難以想象的大課題了。
大數據？？
嘖嘖嘖！
聽說蘇小木是某家公司的總工來着……
emmmm！
所以說，蘇小木真是個不怎麼裝逼的低調好孩子。
班導回答道，“我幫你問問。”
“麻省的三個名額的分配規則其實挺簡單的，誰厲害誰去，不過我推薦蘇小木。”
“對了，這次的交流學習是5月21日開始，預計8月21日結束。”
話音落下後，同學們喳喳道。
“小木同學去，我們是沒意見的！”
“對啊，我們完全沒意見，我們關心的是剩下的兩個名額。”
“嗯嗯嗯嗯，還有兩個名額呢！”
“……”
說着話，大家的目光突然看向了陳繼明。
班上可還有一個蹭到了ACM總冠軍的人吶……
…………
…………
上午的課程結束後，蘇小木馬不停蹄的趕到了課題實驗室。
“小木聽到消息了吧？”張可笑眯眯的問。
蘇小木點點頭，“沒想到今年提前了一個多月，時間也延長了一個月。”
“準備去麻省了？”張可又問。
蘇小木搖了搖頭，“還沒想好，這屆麻省的學生水平不行，去了沒多大用，不過麻省的實驗室是真的好，想去看看。”
計算機科學的實驗室，不光是超算說了算的，還有別的硬件設施。
尤其是這個人工智能實驗室，蘇小木也想去取取經，看看有沒有機會再升級一下人工智障。
要知道這個實驗室的研究領域涉及電氣工程，計算機科學，數學，航空航天，腦和認知科學，機械工程，媒體藝術與科學，以及地球，大氣和行星科學部門，和哈佛-麻省理工學院衛生科學與技術。
這是麻省最大的實驗室。
投資建設一間這樣的實驗室的成本根本不是一般人可以想象的。
光是那些各行各業的頂尖教授，就不是一般的條件能夠打動的。
就蘇小木知道的，這個實驗室的部分公開研究領域便涉及到了算法與理論、人工智能與機器學習、計算生物學、計算機體系結構、圖形與視覺、人機交互、編程語言與軟件工程、機器人、安全與密碼學、系統與網絡。
影響的區域涉及到大數據、教育、網絡安全、能源、娛樂、保健、製造、物聯網、運輸、無線等等。①
“麻省肯定不會開放的，最多最多是部分開放，當然很有可能是完全不開放，那你怎麼辦，不去了？”張可問。
蘇小木無所謂的回答，“不去就不去唄，反正實驗室裡的教授也不會給我講課。”
“我現在只對他們這個實驗室感興趣，有一定可能完善我的一些想法……”
“對了，早上跟譚學長把分佈式文件系統的算法架構弄出來了，我得趕緊完善代碼了……”蘇小木話鋒轉得非常快。
連張可都沒太反應過來……
①：感興趣的可以搜索一下MIT CSAIL，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室，有專門的官方網頁，其實真實世界遠比我們想象的更加有意思，也遠比我們想象的更加可怕！
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PS：之前有評論說一些解釋，或者說BUG免疫這樣的東西一點都不內行，其實真實情況可能更牛批，就比如說：麻省的這個實驗室有研究結果：現在的機器可以教會另一個機器學習了。