第256章 卷是不可能卷的
时间是一条不会逆行的河流。
林灰的经历中逆行过一次的河流已然属于神迹了。
这样的经历林灰觉得是没有机会再遇到了。
重生之后，林灰的时间跟这个时空的任何人一样。
每一秒过去了也不会再回来了。
这种情况下，林灰格外珍惜每分每秒。
尽管这样的生活很忙碌，但林灰乐得如此。
相比于前世那些空洞流逝的岁月，现在充实的生活反倒让林灰觉得无比幸福。
而且林灰相信他也不是平白无故的忙碌。
林灰相信随着他的忙碌会有很多人随之而忙碌。
而且想和林灰达到同样成果的话，这些人恐怕要付出十倍甚至百倍于林灰的投入程度。
为什么这样说呢？
因为林灰是重生之人，林灰脑海中有很多别人所不具备的知识。
在有七年甚至是七年以上信息优势的情况下。
此时的林灰无比崇高。
或者可以说，林灰现在是站在巨人的肩膀上。
踩在巨人的肩膀上努力，林灰可以比同时代的其余人更容易的够到星辰。
此外站在巨人的肩膀上，林灰看得比别人更远。
同样是向前行进，别人可能是是盲人摸象般地向前探索，林灰却可以信步向前。
依旧是拿自动文本摘要来说吧。
这个时空的科研人员在处理自动文本摘要问题的时候可能会仅仅局限在文本摘要这一块。
但林灰想得却要更多。
文本摘要的不断迭代人们会对摘要的准确度提出更高的要求。
而对文本摘要准确度的更高要求连带着会对神经网络学习产生更高水平的要求。
而神经网络方面即将到来的突破将催生人工智能的兴盛。
以神经网络为核心的人工智能的兴盛可能又会催生生物方面的进步。
神经网络看似是计算机方面的研究，其实不纯粹。
神经网络的发展得益于生物学的突破。
而神经网络方面的研究又会反哺于生物学。
这些虽然可能还有些遥远。
但这就是未来。
谁洞察了未来的先机，谁就终将胜利。
总之，站在巨人肩膀上的林灰相信其有能力轻而易举得影响世界。
之前林灰搞得生成式摘要算法，无形之中调动世界上众多科研机构的忙碌不正说明这一情况么？
一个人的忙碌让一堆人不得不更忙碌同时付出更多。
这种现象用前世的话叫什么呢？
对，没错，就是“卷”。
前世计算机行业卷是常态。
以至于重生之后林灰也不自觉地将前世的一些习惯带了过来。
虽然只是无心之举吧，但好歹也是重生之人了。
重生者不当卷王，难道带头躺平么？
林灰迟早卷死这个时空所有的潜在敌对势力。
……
b时间26号凌晨3点，林灰正在忙碌的时候。
在林灰背后追赶着林灰脚步的人也不少。
当然了，虽然追赶的人不少。
但迷路的不少，看到差距感到绝望的同样不少。
加利福尼亚此时刚好上午11点。
位于加利福尼亚的斯坦福大学校园内研究室里不少科研人员还在忙碌着。
不过也不是所有人都在忙碌。
摸鱼的也是存在的。
看着手表上的时间已经临近中午。
埃克来尔·基尔卡加博士已经做好到点下班的准备了。
干饭才是最重要的。
卷是不可能卷的，完全没必要。
关键是根本卷不过。
自从l搞得生成式文本摘要算法问世诞生之后。
埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队最近会同普林斯顿大学数学系朱尔斯教授的团队一直在进行对该技术的跟进。
刚开始的时候整个团队还踌躇满志。
但很快就意兴阑珊。
最开始的时候之所以踌躇满志是因为埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队发现了长短期神经网络这个方向。
埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队一度以为这个方向是正确的研究方向。
了长短期神经网络这种神经网络相比普通的循环神经网路，在应用时对文本中间隙长度不敏感。
长短期记忆神经网络这一类别的神经网络在处理更长的序列中有不错的表现。
正是因为长短期记忆神经网络的特性跟l搞得生成式摘要算法中实际应用时所表现出的一些特性相吻合。
当时埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队一度以为找到了正确的方向。
经过最近对l搞得算法跟踪研究后。
埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队却发现虽然他们的猜测对了，但却也没完全对。
l搞得生成式文本摘要里面纵然用到了长短期记忆神经网络。
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但也绝对不可能是十分肤浅的应用了最基础的长短期记忆神经网络。
l在算法中应用的大概率是一种依托于长短期记忆神经网络进行一定修饰后的更为特殊的神经网络。
虽然不清楚l具体是应用了什么类型的修饰。
但一定是修饰了的。
至于修饰了什么么就不好说了。
一个人藏起来的东西，一万人可能也找不到。
类似的道理，尽管l可能只是做了一点微不足道的修饰。
这种变化究竟是什么短时间内埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队根本不可能搞懂。
唯一能搞懂的就是l对长短期记忆神经网络采用了一种极为巧妙的应用。
就很无奈。
随着研究的深入，进展倒是有一些。
但问题是收获的不止是进展，还有对对手的进一步认识。
技术的真谛没发现太多。
反而全面认识到l技术之强劲。
埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队似乎明白了什么叫做：
——越接近对手的实力，就越理解对手的强大。
面对l的时候，埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队就是这种感觉。
尽管可能赶得上，但涉及到生成式文本摘要这种技术并不是纯粹的技术。
这背后是连带着市场的。
技术问题等得起，但商业上的问题等得起吗？
等对手将市场潜力发掘地差不多了。
再入场又有什么用呢？
林灰的经历中逆行过一次的河流已然属于神迹了。
这样的经历林灰觉得是没有机会再遇到了。
重生之后，林灰的时间跟这个时空的任何人一样。
每一秒过去了也不会再回来了。
这种情况下，林灰格外珍惜每分每秒。
尽管这样的生活很忙碌，但林灰乐得如此。
相比于前世那些空洞流逝的岁月，现在充实的生活反倒让林灰觉得无比幸福。
而且林灰相信他也不是平白无故的忙碌。
林灰相信随着他的忙碌会有很多人随之而忙碌。
而且想和林灰达到同样成果的话，这些人恐怕要付出十倍甚至百倍于林灰的投入程度。
为什么这样说呢？
因为林灰是重生之人，林灰脑海中有很多别人所不具备的知识。
在有七年甚至是七年以上信息优势的情况下。
此时的林灰无比崇高。
或者可以说，林灰现在是站在巨人的肩膀上。
踩在巨人的肩膀上努力，林灰可以比同时代的其余人更容易的够到星辰。
此外站在巨人的肩膀上，林灰看得比别人更远。
同样是向前行进，别人可能是是盲人摸象般地向前探索，林灰却可以信步向前。
依旧是拿自动文本摘要来说吧。
这个时空的科研人员在处理自动文本摘要问题的时候可能会仅仅局限在文本摘要这一块。
但林灰想得却要更多。
文本摘要的不断迭代人们会对摘要的准确度提出更高的要求。
而对文本摘要准确度的更高要求连带着会对神经网络学习产生更高水平的要求。
而神经网络方面即将到来的突破将催生人工智能的兴盛。
以神经网络为核心的人工智能的兴盛可能又会催生生物方面的进步。
神经网络看似是计算机方面的研究，其实不纯粹。
神经网络的发展得益于生物学的突破。
而神经网络方面的研究又会反哺于生物学。
这些虽然可能还有些遥远。
但这就是未来。
谁洞察了未来的先机，谁就终将胜利。
总之，站在巨人肩膀上的林灰相信其有能力轻而易举得影响世界。
之前林灰搞得生成式摘要算法，无形之中调动世界上众多科研机构的忙碌不正说明这一情况么？
一个人的忙碌让一堆人不得不更忙碌同时付出更多。
这种现象用前世的话叫什么呢？
对，没错，就是“卷”。
前世计算机行业卷是常态。
以至于重生之后林灰也不自觉地将前世的一些习惯带了过来。
虽然只是无心之举吧，但好歹也是重生之人了。
重生者不当卷王，难道带头躺平么？
林灰迟早卷死这个时空所有的潜在敌对势力。
……
b时间26号凌晨3点，林灰正在忙碌的时候。
在林灰背后追赶着林灰脚步的人也不少。
当然了，虽然追赶的人不少。
但迷路的不少，看到差距感到绝望的同样不少。
加利福尼亚此时刚好上午11点。
位于加利福尼亚的斯坦福大学校园内研究室里不少科研人员还在忙碌着。
不过也不是所有人都在忙碌。
摸鱼的也是存在的。
看着手表上的时间已经临近中午。
埃克来尔·基尔卡加博士已经做好到点下班的准备了。
干饭才是最重要的。
卷是不可能卷的，完全没必要。
关键是根本卷不过。
自从l搞得生成式文本摘要算法问世诞生之后。
埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队最近会同普林斯顿大学数学系朱尔斯教授的团队一直在进行对该技术的跟进。
刚开始的时候整个团队还踌躇满志。
但很快就意兴阑珊。
最开始的时候之所以踌躇满志是因为埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队发现了长短期神经网络这个方向。
埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队一度以为这个方向是正确的研究方向。
了长短期神经网络这种神经网络相比普通的循环神经网路，在应用时对文本中间隙长度不敏感。
长短期记忆神经网络这一类别的神经网络在处理更长的序列中有不错的表现。
正是因为长短期记忆神经网络的特性跟l搞得生成式摘要算法中实际应用时所表现出的一些特性相吻合。
当时埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队一度以为找到了正确的方向。
经过最近对l搞得算法跟踪研究后。
埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队却发现虽然他们的猜测对了，但却也没完全对。
l搞得生成式文本摘要里面纵然用到了长短期记忆神经网络。
推荐下，追书真的好用，这里下载大家去快可以试试吧。】
但也绝对不可能是十分肤浅的应用了最基础的长短期记忆神经网络。
l在算法中应用的大概率是一种依托于长短期记忆神经网络进行一定修饰后的更为特殊的神经网络。
虽然不清楚l具体是应用了什么类型的修饰。
但一定是修饰了的。
至于修饰了什么么就不好说了。
一个人藏起来的东西，一万人可能也找不到。
类似的道理，尽管l可能只是做了一点微不足道的修饰。
这种变化究竟是什么短时间内埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队根本不可能搞懂。
唯一能搞懂的就是l对长短期记忆神经网络采用了一种极为巧妙的应用。
就很无奈。
随着研究的深入，进展倒是有一些。
但问题是收获的不止是进展，还有对对手的进一步认识。
技术的真谛没发现太多。
反而全面认识到l技术之强劲。
埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队似乎明白了什么叫做：
——越接近对手的实力，就越理解对手的强大。
面对l的时候，埃克来尔·基尔卡加博士和他所在的团队就是这种感觉。
尽管可能赶得上，但涉及到生成式文本摘要这种技术并不是纯粹的技术。
这背后是连带着市场的。
技术问题等得起，但商业上的问题等得起吗？
等对手将市场潜力发掘地差不多了。
再入场又有什么用呢？