做完報告的準備工作,距離前往波恩參加ChaBONNty會議,還有整整三週的時間。
這段時間,對於徐辰來說,顯得有些尷尬。
CNTT變換的推廣,卡在了那個該死的“對數”項上,一時半會兒找不到突破口。
而重新開啟一個新的課題?
三週時間,對於普通的“水論文”來說或許足夠,但對於現在的徐辰而言,發一篇二區、三區的文章,已經毫無意義。
他的目標,至少是一區頂刊。
而一篇頂刊級別的論文,從選題、構思到證明、成稿,哪怕是他這樣的“掛逼”,也不可能在三週內憑空變出來。
“這三週,總不能閒著吧?”
徐辰坐在研究室裡,看著窗外燕園的春色,手指無意識地敲擊著桌面。
他的目光,掃過系統物品欄。
那裡,靜靜地躺著一份他之前抽到的2級物品——《具備邏輯推理與長時記憶模組的改進型大語言模型演算法框架(LAART)》。
自從上次看完這篇論文後,他就一直把它束之高閣。
一方面是因為當時忙著搞數論,沒時間;另一方面,也是因為他對AI領域的知識儲備,還遠遠不夠。
“反正閒著也是閒著,不如……先把AI這塊硬骨頭給啃了?”
徐辰的心思活絡了起來。
“而且,系統釋出的那個‘多維度的學者’主線任務,要求我在其他三門學科發表SCI論文。AI,正好對應著‘計算機科學’。”
“如果能把這篇LAART論文吃透,再結合我現在的數學能力,發一篇計算機領域的頂刊,應該不是什麼難事。”
“更重要的是,如果真的能把這個模型復現出來,哪怕只是一個簡化版,它也能成為我科研路上的得力助手。”
想到這裡,徐辰不再猶豫。
他開啟電腦,登入了北大的圖書館資料庫,開始瘋狂地下載關於“深度學習”、“自然語言處理”、“圖神經網路”、“符號邏輯”等領域的經典教材和前沿論文。
《深度學習》(花書)、《統計學習方法》、《強化學習導論》……
一本本厚重的電子書,被他拖進了閱讀列表。
……
他先是用兩天時間,將《深度學習》這本被譽為“AI聖經”的花書,從頭到尾“掃描”了一遍。
對於普通計算機系的學生來說,這本書裡的數學推導,比如反向傳播演算法中的鏈式法則、正則化中的拉格朗日乘子法,可能需要花上幾個月去消化。
但對於數學等級已經達到LV.2巔峰的徐辰來說,這些東西,簡直就像是小學生的加減乘除一樣簡單。
“所謂的神經網路,本質上就是一個高維空間中的非線性函式逼近器。”
“所謂的訓練,就是在這個高維空間裡,尋找一個能讓損失函式最小化的點。”
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