101novel.com14年11月，孟繁岐的一切進展都很順利。
魏則西一家在他的協助之下，很快地辦理好的簽證，不得不說名氣確實是個好東西，在許多時候都能獲得一些優待和特權。
一行人已經住院治療了一段時間，目前狀況良好。
另一邊，醫療問答bert101novel.com模型也已經進入了持續訓練，循環迭代的過程當中。
孟繁岐預計12月應該可以初次發布。
這幾件事都走上了正軌，此時此刻，孟繁岐的重心主要轉移到了兩件事情上。
一件事情是答應了馬斯克要做的神經輻射場，孟繁岐覺得自己的確也該開始推進自駕技術了，再有三個月左右，就是英偉達的下一次發布會了。
孟繁岐覺得自己需要一個招牌的東西去跟老黃談條件。
另一件事情則是上半年的時候停滯了的阿爾法蛋白質項目。
此事由於缺少相應數據的關係，陷入停滯等待期已經長達半年之久。
孟繁岐一直在等待加州和倫敦方麵的醫院繼續整理蛋白質結構。
過了這麼久，總算有所進展，這件事情著實讓人欣喜。
這一次的神經輻射場技術，孟繁岐非常需要克萊爾和韓辭的幫助。
“單打獨鬥的好日子就快到頭了”孟繁岐有些感歎，容易摘的果子已經被他一個人摘了個差不多，再往後的許多技術越來越需要多個領域的融合。
比如這一次的神經輻射場（nerf），就需要結合圖形學和數學物理幾大學科。
在這些方向上，孟繁岐的理解都非常一般。
“簡要解釋一下，神經輻射場的研究目的就是根據給定一個場景的若乾張圖片，重構出這個場景的3d表示。我們希望技術使用的時候，簡要輸入幾個不同的視角，就可以合成或者渲染真實3d世界的情況。”這個目標並不難理解，兩位天才少女都很快理解了重點。
“3d表示的形式非常多，聽起來你似乎準備使用輻射場去表示，然後用【體渲染】技術，給定相機視角的內容後，把這個輻射場渲染成一張圖像。”圖形學這裡是克萊爾的主場，她對類似技術和流程非常熟悉。
而需要韓辭幫助的原因也很簡單，輻射場加上體渲染的組合，全程是可以微分的，需要在數學上做很多處理和計算。
你可以理解為把一個空間向一個方向上拍扁，空間中的顏色加權求和得到平麵上的顏色，從三維映射到二維。
“所謂的輻射場，可以看做是一個函數。如果從一個角度往一個靜態空間發射射線，我們可以查詢這條射線在空間中每個點的密度，以及在這個射線角度下所呈現出來的顏色。傳統的輻射場需要維護一個表，根據特定的位置和角度，查詢獲得顏色值和密度，然後交給體渲染方法去使用和計算。”卡萊爾給韓辭大概科普了一下方法的步驟。
“傳統的這種方式有一個很大的問題，查表意味著表的大小和空間的大小正相關。如果我想要表達的空間比較大，這個表的大小規模就會越大，所需要的資源數量會超乎人類的想象，來到一個誇張無比的規模。並且它還是離散表示的。”孟繁岐直接指出了原本辦法的最大問題。
“這就像是yx這條直線，你不使用方程yx去描述，而是記錄1，1、2，2這些點去表達，複雜度就從1變成了n。你想要描述的範圍越大，需要記錄的點就越多。而我的想法，就是用深度學習的方式，去近似擬合這個函數，這樣就不再需要維護一個龐大的查詢表。”
這也就是神經輻射場的名字來由了，其實就是一種基於神經網絡的輻射場表達辦法。
由於神經網絡和體渲染方法都可微分，渲染得出的圖像與原本圖像的差距就很好計算和傳遞，直接可以從最終的成果反向傳回模型當中，非常方便進行運算。
對於孟繁岐的這番創舉，克萊爾心中感到的震撼是非常大的。
在她看來，孟繁岐此前做的什麼圖像分類、檢測、分割都隻能算作是模式識彆問題，都算不上是真正意義上的【計算機視覺】。
因為神經網絡在這些任務上的貢獻，都隻是分析分析圖片裡麵的模式和特征罷了，對於視覺的本質是根本沒有觸及到的。
這也是圖形學研究者們獨特的驕傲了，覺得自己的研究視角更高一層。
計算機視覺領域最高的獎項是【馬爾獎】，作為計算機視覺的開創者，馬爾提出過一個係統的視覺理論。
他把計算機視覺的終極問題定義為【輸入二維圖像，輸出由二維圖像重構出來的三維物體的位置和形狀】。