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第14章 读博不要留学签证（第1页）

麻依依的整个大二生活，就这样被安排得明明白白

大二上学期，拿出数科院计算机专业的毕业课题，也就是“分布式编译架构”

。

大二下学期，拿下她双修的二专业、心理学“认知神经科学”

专业的毕业课题，“人脑学习最高效率训练集比例”

。

空下来的时间，把差的那些学分修修满，麻依依就基本上没空闲时间了。

具体有多忙呢，通俗地说就是连啪怕啪的工夫都挤不出来。

幸好顾玩也很忙。

他可不是那种把老婆塞到忙爆炸，自己却清闲的渣男。

学习使他快乐，科研让他开心。

对他而言，写论文，研东西，就跟学渣打游戏一样，是一种愉悦的放松。

一天不学习，就会跟大力哥一样浑身难受。

科学研究都是环环相扣的，没有前置环节就不会有后续实践。就好像打游戏点科技树不能跳着点。

对于顾玩而言，他给老婆分配的任务，肯定也是紧扣着他自己的主线节奏的。

所以，大二上学期的时候，他自己的主要科研任务，是把一些关于卷积神经网络架构的主要论文，先写出来，以及一些对算法学习效率的探讨性预见。

到了下学期，因为麻依依那边上学期已经把“分布式编译架构”

表出来了，也在实验室里搭建过了。顾玩就可以直接调用，把分布式编译架构进一步推进到“局域网的云算力”

，然后靠堆算力，去吧很多之前没法做的卷积神经网络学习实验，给切实落地。

早期的分布式算力架构技术，跟后来的“云技术”

还是有一定差距的，区别就在于早期分布式算力，主要是在局域网里共享算力。

而真正能算“云”

的，必须是广域互联网上的共享。历史上，分布式编译大概o7年出现，云要到o9年左右才完善基本架构，有两年的时间差。

有了趁手的工具之后，地球上杰夫辛顿花了两年半时间才走完的路，顾玩就有把握一年内搞定。

确保在去大洋国留学之前，就把这个核心成果表出来。

就算暂时还不被产业界重视，没人注意到其商业应用价值，好歹也可以起到“立帖为证”

的效果。将来人工智能真的红了，大家回望历史，也好说“这玩意儿的核心思想，是顾玩在中国的时候就已经搞出来了，不是美国佬的功劳”

。

同理，麻依依也是做好了思想准备，打算这一系列论文刚出来的时候，被人当成哗众取宠的疯子或者沽名钓誉之辈，先喷两年。

将来历史为他们正名之后，再翻出立帖为证打脸好了。

这一切，几乎是可以预见的，所以大二下学期过半、麻依依按照顾玩设计的节奏，把那些“认知神经科学”

的论文出来后，果然被大多数注意到这篇文章的业内人士，喷成了哗众取宠。

麻依依那篇文章，好歹还是在了外国的权威期刊上，那本期刊名叫认知神经科学，虽然领域细分很小众，但是在研究脑科学与思维认知的关系方面，还是很权威的，每年平均的sci影响因子也有3到5个点。

不过，这并不妨碍不太看得懂的业内人士，指手画脚。只能怪这个时代学科细分太细了，人人都只能术业有专攻。

跟你稍微跨圈一点点的领域，那些学阀前辈就容易产生一种“这个东西跟我是同一专业的，所以我应该看得懂，如果我觉得匪夷所思，肯定是写的人哗众取宠了”

的错觉。

“呵呵，残忍居然拿婴儿的图像识别锻炼做实验这根人体实验有什么区别”

“就算摸清了人类识别力领域的效率规律，就敢说这个最高效比例数据可以用于什么卷积神经网络的机器学习扯淡吧从来没听说过世上有什么机器的学习能够类比人脑的学习法则。”