第9章 智力0級->1級
「你是說殺了你的科研之路吧？」
姜楠似乎沒什麼幽默感。
「對。」
吳辰當然也不可能跟任何人說重生的事。
過了一會兒，姜楠又問道：「那關於我爸爸想要的那套人工智慧藥片檢測系統，你有更好的解決方案嗎？」
吳辰正在看著窗外的景色發呆，聽到問話後他下意識的回答道：「有的親，有的。」
姜楠皺了皺眉。
吳辰也反應過來，最近接單接多了，口癖都改不過來。
「不好意思，我走神了。」
吳辰重新坐下身體，才正色回答起來。
「SNN我下午已經說過它目前不適合商用，但HOG特徵提取算法結合SVM分類器是可以的，不僅能精準提取藥片信息，還能通過CLAHE自適應光照補償抑制包衣反光，識別準確率在理論上能達到99.5%以上……嘰里呱啦。」
他將兩套理論簡單解釋了一遍。
聽完後，姜楠好看臉上閃過一絲迷茫，畢竟跨行如隔山海。
最後她道：「我閨蜜在京大計算機學院做機器視覺方向，我請教一下她，如果可以，希望我們能達成合作。」
吳辰點點頭，也沒在意她是不是在畫餅。
「其實相關的論文我已經投了《PAMI》，不過那邊的審稿周期在3到6個月，到時候通過後可以給她看看。」
姜楠有些意外的看了他一眼：「頂刊？」
吳辰點點頭。
姜楠這才明白他為什麼不怕王宏發報復了。
如果能拿出這樣的成果，那在小和山工業大學，吳辰確實不用怕一個院長。
但吳辰到底行不行？
姜楠也不好多問，便只是道：「這件事王院長他們知道嗎？」
「不知道。」
按吳辰原本的打算，等論文發表時王宏發應該已經陷進SNN的泥沼了，到時候反而會高興他研究了另一個方向。
不過今天撕破臉讓事情出現了偏差，他可能得重新布局。
姜楠轉頭又看了吳辰一眼，一時竟不知道說什麼。
要是今天她和吳辰不在，那自己父親可能真的要被騙一大筆錢了。
而始作俑者竟然就是身邊的男人。
這讓她覺得世界有一種奇幻的感覺。
當然要是知道修復她奶奶照片的人也是吳辰，估計這種感覺還會加深。
不過此時她只剩下慶幸。
「那就等吳老師你的好消息吧，還有要是可以的話，希望你也能做一個樣品進行測試。」
「沒問題。」
吳辰說。
江東藥廠需要的東西，正好就是他之前在系統中抽到的工業級智能視覺檢測攝像頭。
樣品就在系統商城裡面，他隨時都能兌換。
甚至要是有足夠的技能點，他還能兌換整套生產線相關的資料，連工藝問題都能搞定，直接批量化生產。
不過目前他還沒有精力和錢搞這些。
當務之急是先拿到教職，然後獲取一筆啟動資金，將所有的主動權都掌握在手裡。
車子一路行至小和山公寓門口後，姜楠並沒有上樓喝杯咖啡的意思，直接告辭離開了。
回到家中，他踢了踢翹著尾巴來迎接自己的小貓。
「吳淑芬，你連個後空翻都學不會，真是廢物！」
「喵？」
吳淑芬是他養的一隻拿破崙矮腳貓，腦子有點憨憨的。
吳辰給自己煮了碗方便麵，又給吳淑芬加了水和貓糧，一大一小便呼嚕呼嚕的吃了起來。
吃完飯後，吳淑芬躺在旁邊舔毛，吳辰則打開電腦處理淘寶的訂單，同時思考接下來應該研究的理論。
第一階段的終點肯定是2017年才出現的Transformer架構，這是未來人工智慧理論的基礎。
但他不能一次性將這個王炸給丟出來，而是要循序漸進的提出，同時在這個過程中慢慢積累自己的學術聲望。
於是他打開word，給自己列了一個研究列表。
Word2Vec，讓人工智慧理解語言的語義關係。
Seq2Seq和LSTM/GRU，處理像句子、段落這樣的序列信息。
注意力機制，解決了Seq2Seq的瓶頸。
用小樣本遷移學習策略解決標註數據稀缺問題。
……
……
一個多小時後，吳辰才算是把大致的框架理清楚。
這些理論他都有所了解，但細節卻有很多丟失，需要一個個讓它們復現。
而且在這個過程中，他的個人屬性也能提升。
伸了個懶腰，吳辰瞅了眼時間。
晚上8點。
正是研究的大好時間。
準備好一杯咖啡和一包利群，吳辰打開電腦，開始寫第一篇論文。
《基於Word2Vec的語義向量表徵優化及其在文本語義匹配中的應用》
「本論文提出了一種基於窗口自適應調整與負採樣優化的Word2Vec語義向量表徵方法，旨在解決傳統詞向量語義孤立、上下文依賴敏感的核心問題，例如傳統方法難以區分蘋果（水果）與蘋果（公司）的多義詞義，也無法捕捉醫生與病人，教師與學生這類語義關聯……」
但寫著寫著，吳辰就發現事情沒這麼簡單。
word2Vec技術是2013年才成熟起來的，其前置知識還有很多。
比如分布式詞表徵的基本理論和神經網絡語言模型(NNLM)的構建方法。
於是寫到一半的時候，吳辰不得不再重開一篇文檔，開始編寫關於分布式詞表徵理論基礎的論文。
但這並不是結束，而是又一場開始。
就像套娃一樣，當吳辰朝著Word2Vec這項技術邁進的時候，一個又一個在2008年未解決的理論層出不窮。
真是難以想像，當他最終想完成Transformer架構時，需要積累多少的知識點。
但吳辰沒有退縮。
時間仿佛回到了幾天前，他又進入了那種深度研究的狀態。
咖啡，泡麵，香菸，科研三寶就是他在知識的海洋里船帆，推著他一路向前。
停不下來，根本就停不下來！
當不知道第幾次太陽升起後，吳辰終於完成了最開始的目標。
word2Vec。
而與它配套的小論文，更是有五篇之多，涵蓋了分布式詞表徵、NNLM構建、語義關聯建模等關鍵前置理論。
看著這一整套論文，吳辰也不敢相信自己竟然做到了。
與此同時，他聽到了腦海中傳來一聲清脆悅耳的提示。
【恭喜宿主智力等級提升！】
這聲音如同仙樂般，頓時驅散了吳辰多天的疲憊。
他感覺自己的大腦仿佛過了一個冷水澡一樣，將褶皺中的灰塵全部洗去，思考速度快的離譜。
許多之前模糊的理論此時都變得清晰通透，甚至能瞬間聯想到不同知識點的串聯方式。
他連忙打開系統面板。
【宿主：吳辰】
【當前基礎信息如下：】
【智力：0級（100%）->1級（0%）】
【體力：0級（10%）】
【技能等級如下：】
【人工智慧：0級（25%->70%）】
【……】
終於不是全0級了！
而且作為生成式人工智慧大模型的基礎，word2Vec竟然為他提升了足足45%的技能等級！
如此一來，只要他再完成一兩項關鍵理論，人工智慧等級就也能升級了！
吳辰還沒來得及高興，就聽系統再次發出提示。
【恭喜宿主邁入智慧生物序列，獎勵隨機抽獎】
姜楠似乎沒什麼幽默感。
「對。」
吳辰當然也不可能跟任何人說重生的事。
過了一會兒，姜楠又問道：「那關於我爸爸想要的那套人工智慧藥片檢測系統，你有更好的解決方案嗎？」
吳辰正在看著窗外的景色發呆，聽到問話後他下意識的回答道：「有的親，有的。」
姜楠皺了皺眉。
吳辰也反應過來，最近接單接多了，口癖都改不過來。
「不好意思，我走神了。」
吳辰重新坐下身體，才正色回答起來。
「SNN我下午已經說過它目前不適合商用，但HOG特徵提取算法結合SVM分類器是可以的，不僅能精準提取藥片信息，還能通過CLAHE自適應光照補償抑制包衣反光，識別準確率在理論上能達到99.5%以上……嘰里呱啦。」
他將兩套理論簡單解釋了一遍。
聽完後，姜楠好看臉上閃過一絲迷茫，畢竟跨行如隔山海。
最後她道：「我閨蜜在京大計算機學院做機器視覺方向，我請教一下她，如果可以，希望我們能達成合作。」
吳辰點點頭，也沒在意她是不是在畫餅。
「其實相關的論文我已經投了《PAMI》，不過那邊的審稿周期在3到6個月，到時候通過後可以給她看看。」
姜楠有些意外的看了他一眼：「頂刊？」
吳辰點點頭。
姜楠這才明白他為什麼不怕王宏發報復了。
如果能拿出這樣的成果，那在小和山工業大學，吳辰確實不用怕一個院長。
但吳辰到底行不行？
姜楠也不好多問，便只是道：「這件事王院長他們知道嗎？」
「不知道。」
按吳辰原本的打算，等論文發表時王宏發應該已經陷進SNN的泥沼了，到時候反而會高興他研究了另一個方向。
不過今天撕破臉讓事情出現了偏差，他可能得重新布局。
姜楠轉頭又看了吳辰一眼，一時竟不知道說什麼。
要是今天她和吳辰不在，那自己父親可能真的要被騙一大筆錢了。
而始作俑者竟然就是身邊的男人。
這讓她覺得世界有一種奇幻的感覺。
當然要是知道修復她奶奶照片的人也是吳辰，估計這種感覺還會加深。
不過此時她只剩下慶幸。
「那就等吳老師你的好消息吧，還有要是可以的話，希望你也能做一個樣品進行測試。」
「沒問題。」
吳辰說。
江東藥廠需要的東西，正好就是他之前在系統中抽到的工業級智能視覺檢測攝像頭。
樣品就在系統商城裡面，他隨時都能兌換。
甚至要是有足夠的技能點，他還能兌換整套生產線相關的資料，連工藝問題都能搞定，直接批量化生產。
不過目前他還沒有精力和錢搞這些。
當務之急是先拿到教職，然後獲取一筆啟動資金，將所有的主動權都掌握在手裡。
車子一路行至小和山公寓門口後，姜楠並沒有上樓喝杯咖啡的意思，直接告辭離開了。
回到家中，他踢了踢翹著尾巴來迎接自己的小貓。
「吳淑芬，你連個後空翻都學不會，真是廢物！」
「喵？」
吳淑芬是他養的一隻拿破崙矮腳貓，腦子有點憨憨的。
吳辰給自己煮了碗方便麵，又給吳淑芬加了水和貓糧，一大一小便呼嚕呼嚕的吃了起來。
吃完飯後，吳淑芬躺在旁邊舔毛，吳辰則打開電腦處理淘寶的訂單，同時思考接下來應該研究的理論。
第一階段的終點肯定是2017年才出現的Transformer架構，這是未來人工智慧理論的基礎。
但他不能一次性將這個王炸給丟出來，而是要循序漸進的提出，同時在這個過程中慢慢積累自己的學術聲望。
於是他打開word，給自己列了一個研究列表。
Word2Vec，讓人工智慧理解語言的語義關係。
Seq2Seq和LSTM/GRU，處理像句子、段落這樣的序列信息。
注意力機制，解決了Seq2Seq的瓶頸。
用小樣本遷移學習策略解決標註數據稀缺問題。
……
……
一個多小時後，吳辰才算是把大致的框架理清楚。
這些理論他都有所了解，但細節卻有很多丟失，需要一個個讓它們復現。
而且在這個過程中，他的個人屬性也能提升。
伸了個懶腰，吳辰瞅了眼時間。
晚上8點。
正是研究的大好時間。
準備好一杯咖啡和一包利群，吳辰打開電腦，開始寫第一篇論文。
《基於Word2Vec的語義向量表徵優化及其在文本語義匹配中的應用》
「本論文提出了一種基於窗口自適應調整與負採樣優化的Word2Vec語義向量表徵方法，旨在解決傳統詞向量語義孤立、上下文依賴敏感的核心問題，例如傳統方法難以區分蘋果（水果）與蘋果（公司）的多義詞義，也無法捕捉醫生與病人，教師與學生這類語義關聯……」
但寫著寫著，吳辰就發現事情沒這麼簡單。
word2Vec技術是2013年才成熟起來的，其前置知識還有很多。
比如分布式詞表徵的基本理論和神經網絡語言模型(NNLM)的構建方法。
於是寫到一半的時候，吳辰不得不再重開一篇文檔，開始編寫關於分布式詞表徵理論基礎的論文。
但這並不是結束，而是又一場開始。
就像套娃一樣，當吳辰朝著Word2Vec這項技術邁進的時候，一個又一個在2008年未解決的理論層出不窮。
真是難以想像，當他最終想完成Transformer架構時，需要積累多少的知識點。
但吳辰沒有退縮。
時間仿佛回到了幾天前，他又進入了那種深度研究的狀態。
咖啡，泡麵，香菸，科研三寶就是他在知識的海洋里船帆，推著他一路向前。
停不下來，根本就停不下來！
當不知道第幾次太陽升起後，吳辰終於完成了最開始的目標。
word2Vec。
而與它配套的小論文，更是有五篇之多，涵蓋了分布式詞表徵、NNLM構建、語義關聯建模等關鍵前置理論。
看著這一整套論文，吳辰也不敢相信自己竟然做到了。
與此同時，他聽到了腦海中傳來一聲清脆悅耳的提示。
【恭喜宿主智力等級提升！】
這聲音如同仙樂般，頓時驅散了吳辰多天的疲憊。
他感覺自己的大腦仿佛過了一個冷水澡一樣，將褶皺中的灰塵全部洗去，思考速度快的離譜。
許多之前模糊的理論此時都變得清晰通透，甚至能瞬間聯想到不同知識點的串聯方式。
他連忙打開系統面板。
【宿主：吳辰】
【當前基礎信息如下：】
【智力：0級（100%）->1級（0%）】
【體力：0級（10%）】
【技能等級如下：】
【人工智慧：0級（25%->70%）】
【……】
終於不是全0級了！
而且作為生成式人工智慧大模型的基礎，word2Vec竟然為他提升了足足45%的技能等級！
如此一來，只要他再完成一兩項關鍵理論，人工智慧等級就也能升級了！
吳辰還沒來得及高興，就聽系統再次發出提示。
【恭喜宿主邁入智慧生物序列，獎勵隨機抽獎】