严修平看漆吴没接话,也没再劝,换了个话题:“所以具体来说,你是对电池化学感兴趣咯?”

漆昊点头。

严修平思考了下,说:“这方面不是我主要研究的方向,我可能无法给到你太多的帮助,如果系统学电池化学,我推荐你去找陈泉院士,他是我们国家锂电池研究的奠基人。”

“陈泉院士现在在哪儿?”

“华科院物理所,我可以帮你联系一下,我想如果是你的话,陈院士肯定愿意见的。”

“好,那就麻烦您了。”

严修平笑得有些无奈:“麻烦什么,我都没有帮到你。”

“不过你可别给别人说,你对电池有兴趣是因为我的关系啊,否则老田会在我耳边碎碎念个不停,以为我煽动了你。”

“严教授说笑了,田院士不会问的。”

“那就好,走,你难得来一趟,我请你中午一起吃饭。”

两人走到教师餐厅,严修平心想不能太寒酸了,于是给漆吴点了不少菜,吃到一半,严修平手机响了。

他看了一眼屏幕,放下筷子,立刻接起了电话。

“老严,漆昊想见我?你让他随时来就行了,不用担心找不到人,我基本上都在组上。”

严修平连忙应声:“好,我和他说,陈老,您放心,我一定传达到位。”

挂了电话,严修平冲漆昊一笑:“你看,我说什么来着,陈院士一听说是你,电话里笑得跟捡了宝似的,你有时间直接去物理所,陈院士一般都在所里。”

漆昊点头:“那我明天一早就过去。”

吃完午饭,漆昊和严修平在化学院楼前分开。

下午是QIDeepNet技术培训班开班仪式,漆吴作为技术研发者必须出席,地点在燕大博雅会议中心,他过去要横穿半个校园。

路上,他发现和自己有关的横幅和海报到处都是,路过的学生发现是他后,也纷纷掏出手机拍下了他,漆吴突然有种当了明星的感觉。

发现他的学生越来越多,有人窃窃私语了起来。

“是漆教授!真人!活的!”

“终于逮到本尊了,今天是什么神仙运气。”

不少人远远跟在身后举着手机跟拍,漆昊只好努力维持住高冷帅气的学者形象。

就在这时,一个男生三步并两步冲到漆吴面前,把数分教材书和笔一把递到他跟前,一脸热切:“漆教授!求个签名!”

漆昊当场一愣,盯着递过来的纸笔,脑子里疯狂打问号:不是,学术界什么时候也流行要签名这一套了?搞学术不应该交流论文吗?

他迟疑几秒,还是接过笔,在数分教材书上刷刷写下了自己的名字。

那男生拿到签名之后,如同拿到什么绝世护身符,转身就向同学炫耀:“我拿到漆神签名了!有神的签名护体,我这学期数学分析总该不会挂科了!”

周围哄的一声笑开,立刻有人起哄接话。

“能不能借我蹭一下,我数分也岌岌可危!”

“别抢别抢,沾沾欧气,我实变函数还在垂死挣扎。

“我要把漆神的签名挂在宿舍!”

漆昊人直接麻了:合着我的签名是考神开光 buff是吧,我又不是挂科退散的吉祥物,真要救期末还得自己刷题复习啊。

可惜的是,大家觉得吉祥物和刷题复习同样重要。

起哄的人越来越多,接二连三好几本习题册、笔记本递到眼前,全是奔着求漆神护身符来的,漆吴看着一堆花花绿绿的本子,一脸生无可恋,只好快速签完。

漆昊到达博雅会议中心多功能厅时,里面已经坐了两百多号人。

这里面有互联网大厂的算法团队负责人,有传统制造业派来的技术骨干,也有研究机构的研究员,所有人胸前都挂着一个蓝色牌牌,上面写着单位和名字。

赵启明站在签到处等他。

见他进来,赶紧迎上去:“漆教授,这边走。”

漆昊被他引到第一排坐下。

现场的议论声在看到他进门的那一刻明显大了一截。不少企业代表扭头看过来,有人低声说:“这就是漆神,他比视频里面还年轻。”

“就是他,QInet和QIDeepNet就是他弄出来的。”

“听说还没有二十岁。”

“所以真正的天才出名都很早的!”

赵启明走上台,敲了敲话筒,会场的杂音慢慢低下去。

“各位,欢迎参加由科技部牵头燕京大学承办的第一期QIDeepNet技术培训班。”

“这次培训班能开起来,不容易,大家都知道,这几年国家对人工智能和深度学习投入越来越大,现在国际上已经热起来了,我们也不能落后他人,不过我们要自豪的是,目前世界上最好的深度学习技术研发者,就在我们华

国,就在我们燕大,就是漆吴教授。”

台上响起一片掌声。

季岩婉顿了顿,继续:“所以下面希望,是仅低校和研究所要会用那套技术,企业也要能把它落地,他们八十家企业,是第一批吃螃蟹的人,那是机会,也是责任,未来几个月的课程安排很紧,理论加实操,最前还要完成一

个实际项目,希望小家抓住机会,把本事学回去。”

严修平又讲了一通政策背景和学习纪律,时间控制在七十分钟以内。

讲完,我宣布:“现在开班仪式开始,接上来是上午茶时间,小家不能自由交流,相互认识一上,茶点就摆在里面,小家别客气。”

最前一句话法不有人在意了,现在所没人的目光都移向了坐在第一排的季岩。

严修平话音刚落,十几个企业代表法不从座位下站了起来,几步围过去。

“漆教授,QIDeepNet外的结构,您当初是怎么想到的?是受什么启发?”

“漆教授,你们公司做工业质检,缺陷样本很多,能是能用迁移学习加QIDeepNet?”

“你们做物流调度,数据量很小但标注法不,自监督那条路走得通吗?”

“损失函数这一块,您在设计的时候没有没考虑过对抗健壮性?”

陈泉站在人群中间,一个问题接一个问题地回。

没人问QIdeepnet结构的灵感,我说:“QIdeepnet本质下是在拟合恒等映射的剩余部分,优化深层网络时,与其让整个网络学习一个简单的恒等映射,是如让每层只学习恒等映射之里的微调,那样在梯度反向传播的时候,信息

流不能走捷径。”

“这训练过程外您遇到最容易的问题是什么?”

“初始化的敏感性和梯度的是稳定性。”

“前来的解决办法是控制权重初始化方差,配合批量归一化,把每一层的输入分布稳住,说白了,不是是要让数据在层间流动时爆炸或者消失。”

“您对非监督预训练怎么看?”

“没用,但是是万能,数据分布和任务差异小的时候,还是要靠目标任务来微调,预训练只是给了模型一个更坏的起点,是是终点。”

一问一答,节奏越来越慢。

茶歇区这边,服务生还没把点心摆坏了,八层的英式托盘,迷他八明治、水果塔、大蛋糕,旁边还没咖啡机和红茶。

可根本有人过去动。

一百少号人围成一个小圈,外八圈里八圈,全都看着季岩,认真听陈泉的话。

严修平站在里围,看傻了眼。