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第88章 学界的偏爱(第1页)

“来我这里读怎么样?让你直接从本科最后一年开始,毕业了直博,给你全奖。”

李飞飞坐在韩辞的位置上,开始和孟繁岐搭话。

“哈哈哈,全奖倒不是关键,我主要担心后面几年我可能没多少时间在学校。”孟繁岐笑道,斯坦福的学费不便宜,一年大约五六万美金,算上生活住宿费用,一年得要七八万美金。

对于普通学生来说,这是一笔天价费用,不少美国学生都需要借助学贷款,直到工作数年之后还有大量额度没有还清。

但几十万美金对孟繁岐来说,已经是可以忽略不计的数字了。

光是这几天白度股票涨幅带来的收益,就已经差不多过五十万美金。

说起这部分股票,孟繁岐准备过几天就开始缓步分批出掉这些股份,在美股寻找一些有潜力的公司投资。

并且他已经与柳秘书联络过,把李彦弘那里预支的第二笔,共计一千八百万元打在了国内的账户上。

因为他突然想起,在目前这个时间点,似乎在国内还有笔钱可以白捡,而且是最后的窗口期。

那就是米忽悠,这个后来价值千亿的公司目前似乎还没有看到曙光。

“这个月中先去尚海走一趟吧。”孟繁岐并不记得几个非ai公司的情况,重生前很少关注这方面。

但米忽悠的经历着实还是比较离奇的,值得他走之前专门跑一趟尚海。

“不在学校也不要紧,哪里做研究不是做研究?”先不说李飞飞本身也跟谷歌联系甚密,如果学生自己能产出这样质量的学术成果,做导师的哪里还管那么多?

“这么好?”孟繁岐其实也就是象征性读一个学位出来,没太把这件事放在心上。

这么多论文反正都要,成果都要做,何不顺带拿個学位?

只要导师管的少就行,不指望导师提供多少指导和资源。

抛开他本身的独特优势,他此时也已经有了辛顿的指引和谷歌的资源,在这方面的条件基本上封顶了。

李飞飞显然也很清楚这一点,主打的就是一个宽松自由加优惠,“你直接来读本科最后一年,先把学分修了。毕业之后直接来我这里挂着读,文章就和谷歌合作直接出好了。”

不仅李飞飞本人和谷歌联系千丝万缕,17年更是直接正式担任过谷歌的副总裁,主要负责ai研究和与云系列产品的融合。

就连谷歌的两位主要创始人,谢尔盖·布林和拉里·佩奇,均为斯坦福的计算机科学博士生。

所以对斯坦福谷歌双方来说,孟繁岐一边在谷歌打工研究,一边在斯坦福读这些个学位,大家一家人不用分得那么清楚。

这也是孟繁岐点名斯坦福的主要原因。

“那就说好了?”在孟繁岐的角度,李飞飞是一个很不错的选择。

先,她是移民华裔,对华国人也相当照顾。比如后来成为阿狸vp的贾扬清,在斯坦福的时候虽然不是李飞飞的学生,但也被其多次督促学习。

虽然目前地位还没有那么高,但后来是美国三院院士,在斯坦福ai圈内算得上第一流导师。

其次,她跟《自然》《美国国家科学院院刊》等顶级杂志,以及视觉三大顶级会议等组织的关系很不错,她的imagenet赛事经常在顶会上举办。

与她合作,自己的成果布起来会轻松不少。凭借自己的成果质量,基本上几个会议的奖项可以说是预订了。

最后,她在谷歌的影响力,会一定程度上使得自己的成果更容易推动,乃至具体分成和其他的谷歌内部事情都会更加顺利一些。

在会场直接谋求入学斯坦福是孟繁岐之前就想好了的事情,因此他早就备好了纸质的简历和研究计划书等内容,甚至还包括辛顿帮忙写的推荐信。

可以说是非常有备无患了,辛顿也只得扼腕叹息,为何自己所在的学校偏偏远在加拿大,果然还是近水楼台先得月。

此时,台上的韩辞手忙脚乱了一番之后,开始了自己的展示部分。

“到目前为止,ai相关的学科展,已经彻底改变了人们过去对ai的认识。孟的残差思想在许多图像任务上取得了令人叹为观止的成就。

比如比人类更精确地识别图片,又或者直接凭空生成完全不存在的图像。而这些了不起的成就,主要是通过求解的方式来完成。

例如,对于任一图像问题,我们感兴趣的是从图片到具体意义的映射函数,比如图像到它的内容的类别。

目前惯常的训练做法是,基于一个有限的数据,给出目标函数的一个高效逼近。又或者是利用没有标签的有限样本,逼近采用背后的未知概率。”

“神经网络的基本组成部分即为:线性变换与一维非线性变换。深度神经网络,一般就是上述结构的反复复合。

对于已经构建的网络,设计一个最优化问题,根据经验误差去拟合数据,有时加上一些正则化项,并求解该优化问题。”

韩辞的幻灯片上开始展示密密麻麻的一些公式,“由此,我们便可以把误差分解成三部分,逼近误差完全由假设空间的选取所决定,估计误差由数据集的大小和质量而带来的额外误差,以及优化误差,这是由优化,或者说训练带来的额外误差。”

虽然之前已经大概了解了韩辞在这方面的想法,但在如此正式的场合,看到她有些紧张却仍旧十分自信的展示这些专业高深的内容。

孟繁岐还是相当敬佩的。

这里面的不少结论都是后来世人熟知的,不过大都是通过大量的实验观察,总结归纳出的一些经验性结论。

虽然今生,孟繁岐将会在诸多ai应用领域开天辟地,可内在的数理证明,终将是他两辈子都无法越过的鸿沟。

对那些可以做到这些事情的人,人们难免会另眼相待。

而此时此刻,会场当中,看好韩辞的并不只是懵懵懂懂觉得厉害的孟繁岐。

以辛顿为的学院派,比如牛津团队的几位老教授,眼中满是赞许的目光。

这个待遇是连孟繁岐刚刚也没有的。

“可能这就是老学究们对于理论的偏爱吧。”孟繁岐笑着摇了摇头,自己这个做ai应用技术的,可能永远没有办法获得这几个怪老头的如此偏爱。

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