漆昊和人聊了一会儿后,就先回酒店,迫不及待打开了系统,查看起了奖励。

数学:Yp.2(7500 8500/10000)

信息学/计算机学:Yp.2 (2450→6450/10000)

漆吴惊喜发现,数学经验值最近自己都涨了500,再加上系统奖励,他很快就能升级了!

而计算机这块,因为发明了QInet得到了认可,让经验值暴涨了4000点,这波血赚!

“果然,知识才是第一生产力,看来以后得多搞点利国利民的小发明,经验值才长得快啊!”

漆昊发现当学霸的感觉真好。

短暂的自我陶醉后,漆吴将目光投向了更让他心动的奖励了。

“求欧拉大神附体!”

“是时候检验我欧皇的血统了!”

“玄学保佑,非酋退散!”

漆吴念叨着,开始抽取第一个宝箱。

一阵特效过后,开出了白色宝箱,里面是熟悉的涅瓦健脑丸×3

漆昊记得吃了这大丸子之后整个人都莫得感情,让他跟苏联人附体一样。

这种状态下,无论是学习还是写论文,搞科研都变得异常高效,但也让他不像个正常人。

也不知道苏联人是不是在天寒地冻的地方呆久了,他们才会变得如此高冷。

吐槽归吐槽,漆昊还是挺喜欢这大丸子的。

接着,他点开了第二个宝箱。

特效散去,一个蓝箱子出现了,打开箱子后,弹出了一张卡片。

【切比雪夫的保护:在科研或技术探索中,当你选择的一条路径被证明是错误或死胡同时,可激活此机会,系统将自动为你排除该错误选项,并提供一次重新选择正确方向的灵感。】

对于切比雪夫,漆吴很有印象。

只要学过高等数学、概率论或者数值分析,就绝对被他留下的东西无情折磨过,这位19世纪的俄国数学泰斗,几乎凭借一己之力,成为了后世无数秃头大学生挂科路上的大魔王。

更绝的是,切比雪夫不仅理论封神,私底下还是个不折不扣的机械狂魔。

他强烈鄙视只在纸上计算的空想派,坚信数学必须为解决实际工程问题服务。

于是,他一有空就用复杂的数学公式去推导各种机械结构。

他一辈子发明并亲手制作了数十种机械装置,包括能模拟马匹行走的切比雪夫连杆结构,这东西现在被用作了双足或多足机器人的腿部设计。

还有切比雪夫滤波器,甚至还专门用微分几何和曲面数学研究布料平面裁剪贴合人体曲线的最优方案这种实在的问题。

所以切比雪夫不仅是数学大神,还是个精通工程实践的手工达人。

可以说,是漆昊的偶像之一了。

他没想到,有一天,系统会给到和切比雪夫相关的奖励。

这奖励仔细一看,不就是科研路上的复活甲吗?

对于一个立志要搞科研的人来说,这奖励非常实用!

科研路上最怕什么?

不是困难,而是方向性错误!

一步错,步步错,耗费无数时间和精力,最后发现此路不通,一切又得重新来!

“有了这个,我岂不是可以大胆地去尝试自己想法了?”

“就算失败了,也能得到灵感,很实用啊!”

漆昊对于这个奖励很满意。

最后,他将目光锁定在了那个【神秘奖励】上。

按照之前的规律来说,神秘奖励至少会比白箱子开出来的东西要高级。

“重头戏来了!”漆吴屏住呼吸,点开了奖励。

【恭喜宿主获得技能:洞察之眼(24小时)】

【技能描述:当你研究某一领域时,有一定几率洞察到其核心技术的逻辑与潜在缺陷,当前为24小时时效,因此洞察程度有限。】

【技能效果:在研究某个领域时,你将更容易发现其在信息传递过程中存在的问题,并有概率获得解决该问题的灵感。】

有意思,这不就是个找茬神技吗?

漆昊很快就理解了这个技能的特别之处。

对普通人来说,学习一个新领域的知识,就像是在一片漆黑的森林里摸索,只能顺着前人开辟的小路,一步一个脚印地往前走,至于这条路为什么这么走,路上有没有坑,一概不知。

系统奖励的这个洞察之眼,相当于给他开了一个24小时的上帝视角!

虽然有时效,有概率限制,洞察程度也有限,但它能让漆昊在学习和研究时,不再是单纯接收信息,而是能以一种上帝视角,去观察整个知识体系的框架,去发现那些隐藏在深处,藏得很深的逻辑漏洞和技术缺陷。

“更容易发现信息传递过程中存在的问题。”

漆昊反复咀嚼着这句话,眼神越来越亮。

这太关键了!

任何复杂的系统,从一个算法模型到一个工程项目,其本质都是信息的输入,处理和输出。

而所谓的瓶颈和缺陷,很多时候就是信息在传递过程中发生了衰减、扭曲或者丢失。

“也就是说,别人看文献是学习,我开了这个技能看文献,就像是在审稿咯?”

漆昊乐了,开始期待起了这个奖励的实际作用。

他理了下接下来要完成的事,素数间的有界间隔那篇论文交给老张去写了,他现在需要写的是有关于Qlnet的论文。

李教授已经不止一次催促他,让他务必尽快整理好论文初稿,争取投给今年机器学习领域无可争议的顶级学术会议NIPS,这样可以利用NIPS的影响力宣传QInet。

漆昊没什么拖延症,现在还不想睡,干脆打开电脑写了起来。

对于已经手握完整实验数据和优秀跑分成果的漆吴来说,按照普通写论文的流程去先写摘要或引言完全是浪费时间。

那些部分直白点说只是给研究做背景包装。

在机器学习顶级会议NIPS的审稿人眼里,决定一篇论文是直接被拒还是被高度评估的生死线,在于不仅要证明他的模型跑得快,还得在数学上证明它为什么能跑得这么快。

这可是漆昊所擅长的部分。

不知埋头写了多久,漆昊手机响了起来。

一看是田院士的电话,漆昊手指一顿,立刻按下了接听键。

“我听说,你在深度学习上搞出大动静来了?”

漆吴一愣:“你怎么知道得这么快?”

“快?”田院士哼了一声,“现在科技圈里都传开了,有几个老朋友大清早给我发消息,问我是不是在普林斯顿见过你,知不知道这事?”

“我一个搞微分几何和数学物理的,被人追着问神经网络,你说我尴尬不尴尬?”

漆昊没敢笑出声。

“素数间隔那篇还没收尾呢,你怎么又冒出来一个深度学习领域的成果?这块你什么时候上的手?论文写了吗?”

面对田院士的一连三间,漆吴老实交代:“其实是之前帮陈工那边做项目时顺手琢磨的,模型框架叫Qlnet,实验数据全跑出来了,考虑到之后对深度学习这块的影响,就选择参加了ImageNet。”