谁做出来的？是你们实验室的模型吗？」
「不，不是我们。」
「是一个来自华国年轻数学学者，叫漆昊，他带去了一个叫作QInet的深层卷积神经网络。」
"QInet。」
「他是怎麽解决深度网络梯度消失问题的？他的计算设备是什麽？难道也是GPU？"
「没错，他不仅用了GPU，而且在网络深度、随机裁剪、数据增强等工程细节上，做了创新，力昆，他用的是你当年创造的卷积网络架构，但他把它的层数加深到了前所未有的高度！」
「他用事实证明了，我们这麽多年来坚持的方向是完全正确的，在足够的数据和算力面前，传统的特徵工程已经过时了！」
听着电话里辛顿激动的话，杨力昆靠在行李提取处的廊柱上，有些出神。
那一瞬间，过去数年里遭受的所有冷眼，质疑和自我怀疑，似乎都在巴塞隆纳温润的夜风中消散了。
他突然感觉到了一股前所未有的动力。
他一直深信CNN的潜力，但由於各方面的限制，他自己的实验室在此前也未能跑出如此惊世骇俗的成绩！
现在，一个华国青年漆昊，用一套名为QInet的模型，在ImageNet这个舞台上，当着全世界计算机视觉顶尖学者的面，把传统学派的骄傲击得粉碎。
「力昆，你明天有报告对吧？我打赌，明天的会场会彻底疯狂。」辛顿说道，「我已经准备去巴塞隆纳了，我们必须尽快弄清楚QInet在架构设计上的一些细节，如果你见到他，务必代我向他致敬。」
「我会的，辛顿，事实上，我现在就迫不及待想去会场了。
挂断电话後，杨力昆推起行李箱，大步朝机场出口走去。
伦敦，DeepMind那间塞满了伺服器线缆的临时办公室里，哈萨比斯正盯着屏幕上社交媒体的信息。
有人在上面分享了巴塞隆纳IcCV的ImageNet测试结果。
当他看见第一名的成绩後，整个人僵在了原地。
在过去的几个月里，他那支刚刚成立，誓要解决智能问题的团队，正深陷於如何让算法理解高维图像特徵的难题中。
为了让强化学习算法学会玩雅达利游戏，他们尝试了无数种手工特徵工程，试图从几万像素的画面中提取出边界和小球，但那些自以为聪明的传统数学规则，在动态画面面前脆弱得像纸糊的一样，稍微一有抖动就直接
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