当然，针对一个世界性奖项的打分不可能就这样随便评判，事实上，在给出分数之后，按照规则，宁为得详细评价所有这些候选者这本年度的研究成果，然后给出打出这个分数的理由。
而且这些评价是要在确定了人选之后，公布在官网上让所有人都能查询的。
当然这些文本工作，在三月的帮助下，其实不需要花费宁为太多时间，他需要做的只是将这些候选者一年所取得的成果大概浏览一遍，然后讲解自己打分的理由，三月再根据宁为的话，转化为更为中肯且不含太多攻击性的语言。
“张丁喜这篇《3d光学环境及面向6自由度虚拟现实点云视觉质量及对多目标追踪实现方案探讨》的论文，短短半年被引用量达到了2637次，而且百分之八十引用的论文被一区期刊收录，足以去年在该领域张丁喜做出的贡献。”
“另外张丁喜的两篇会议论文，《一种立体显示下双目颜色融合界限的测量与应用方法》跟《面向超多视点光场的虚拟立体内容生成技术综述》解决了两个极为复杂的光源显示难题，在这一年度里，作为他的导师我打九分是完全合理的。”
“埃尔顿针对异构数据源的研究虽然取得突破性的进展，但是从应用上来说，显然还没有足够的说服力，不能让我有一个给他高分的理由，而且其在解释自己成果的sosp会议上那篇论文有诸多疑点尚未解释明确。针对那篇论文我有疑点如下：……”
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之前宁为不愿意给相关专业的三月奖候选人打分，有着各种原因。
懒就是其中一部分。
评委不是那么好当的，毕竟三月奖不像诺贝尔奖那样，都是评委团开会表决，每位专家的打分标准可以不一样，但如果要被三月的算法采纳评分，起码要对所有候选人的研究成果有所了解，给出评分的理由。
这就意味着得花时间去看候选人的论文，了解这些候选人的研究方向跟思路，并给出自己评分的理由。自己的事情都忙不完，哪有时间去看别的？
现在情况就不同了，cpu这块他需要负责的领域已经告一段落，接下来的流片、测试，乃至最后量产，以及升级工艺提高良品率等等工作，都是需要靠团队不断累积经验来完成的，这一过程中，三月能发挥的作用远比他大。
通过不断累积的经验总结教训，逐步提高生产工艺，缩减成本的同时提高良品率，本就是机器最擅长的领域。因为这些涉及到对庞大生产数据的整理跟分析。以往通过
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