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,研发东西,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”发表出来了,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07年出现,云要到09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,就把这个核心成果发表出来。

    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发出来的时候,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。

    ……