第(3/3)页

    一直以来，北美学术界都认为自己在计算机视觉和深度学习领域占据着绝对的领先地位。

    但现在，这个叫“玉泉路扛把子”的队伍，直接一巴掌打醒了他们。

    亚历克斯深吸了一口气，转头看向同事们。

    “各位，我们要保持谦逊。”亚历克斯认真地说道。

    同事们收起了轻视的态度，表情变得凝重起来。

    亚历克斯继续说道：“虽然不知道是哪位同行，但一定是很有实力的。能达到这样的正确率，手底下肯定有两把刷子。”

    一个同事分析道：“他们可能用了一些我们不知道的方法。不一定是用了深度学习和神经网络，也可能是一些新的优化算法。”

    亚历克斯摇摇头：“不，直觉告诉我，只有神经网络能处理这么庞大的参数量。人外有人，天外有天。”

    亚历克斯放下咖啡杯，重新坐直身体。

    他的眼神中重新燃起了斗志。

    “我们不能再浪费时间抱怨CUDA难用了。”亚历克斯双手重新放回键盘上，“中国的同行已经把标准线拉到了百分之六十。如果我们连模型都跑不起来，那才是真正的笑话。”

    同事们纷纷点头，回到自己的工位上。

    教研室里的键盘敲击声再次密集起来。

    亚历克斯紧盯着屏幕，开始逐行排查内存溢出的原因。

    时间还要倒回一天前。

    斯坦福大学人工智能实验室的服务器机房外，走廊里的咖啡机发出沉闷的嗡嗡声。

    陈冉坐在电脑前，对着屏幕打了个长长的哈欠。

    作为李飞飞教授团队里的博士生，也是一个来自中国的留学生。他最近的任务之一就是盯着ImageNet视觉识别挑战赛的后台。

    这绝对是个体力活。

    陈冉需要定期检查那些参赛队伍提交的预测结果，看看有没有人触发了系统预设的阈值。

    比赛已经进行了一段时间，目前的战况只能说是一潭死水。

    大家都在传统的特征提取算法里打转，排行榜第一名的成绩卡在TOp-1正确率29%，TOp-5正确率69%。

    这个成绩已经挂在榜首两天了，后面的队伍每次提交也就是零点几个百分点的挪动。

    陈冉熟练地端起咖啡杯，另一只手移动鼠标，点开了系统自动生成的最新一封新纪录提醒邮件。

    　　


    第(3/3)页