本能排斥也是人之常情。
“我說老板,你彆不是被忽悠了吧?他就單槍匹馬,一個人就搞出了比我們研究院的最新成果精準又快百來倍的技術?”
如果這個技術是真的,餘愷有點希望它是假的。但若真是假的,餘愷其實又很希望它是真的。
多麼矛盾的心理。
“老餘,你的視角和想法顯得實在狹隘了一些,雖然當天我們沒有交流具體的技術細節。但從他今年的兩個巨大突破來看,這件事情的真實性是沒有疑問的。”
李彥弘此時也覺得,自己可能處理這件事情的方式方法有些欠妥。直接越過了專門的技術人員,這讓他們可能會有些情緒
但當時確實也是比較突然,起初隻是為了招攬人才,並沒有技術合作的計劃。
“我就是仔細閱讀過他的論文,才更覺得這件事情說不通。”餘愷當然不否認孟繁岐drea和生成式對抗網絡的成績。
這兩個成果目前已經有所定論了,業內普遍的反響和評價都非常之高。
餘愷推測,李彥弘拿回來的這個結果當中,便是采用了drea技術的神經網絡作為骨乾,因此才會在檢測的性能,準確度上有了這麼大的突破。
李彥弘帶回來的drea論文,他也有仔細閱讀。
“drea將神經網絡做得非常深,他采用了非常簡潔優雅的結構,處理掉了深層網絡優化難的問題。”
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餘愷對這個成果是非常驚歎和讚賞的。
“但與此同時,你的網絡也會加深好幾倍乃至於十幾倍。在這種情況下,網絡的參數和運算量當然會隨之成倍增長。
當然了,可以做一些處理和結構上的調整來平衡這個問題,但說到底,檢測的速度不變慢就很不錯了,怎麼可能還能加速百來倍呢?”
這其實也是普通人的思維誤區了,覺得一個人如果剛剛做出了一些非常重要的突破成果,那他是很難同時完成其他方麵的巨大突破的。
在餘愷看來,孟繁岐在半年的時間內直接開拓了兩個大的領域,無監督式的生成,和真正意義上的“深度”學習時代。
他是不會有時間和精力同時對檢測算法有非常深入的研究的。
加上李彥弘這次帶回來的是drea的一版本手稿,這也誤導了餘愷的思路。
讓他誤以為孟繁岐的檢測算法技術突破,主要是來自於對drea的應用。
所以他認為自己很快就理解了性能突飛猛進的原因,可他讀完drea論文之後,對這個結構的參數量稍加計算,卻怎麼也無法理解速度提升到底是哪兒來的。
“要麼這樣吧,我把他約過來,我們先做一個技術的交流。這樣其他相關的地方也好適配。”
李彥弘突然聯絡孟繁岐,一方麵是為了打消下屬的疑慮,另一方麵,他自己被說得其實也有點不確定了。
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