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    “得了吧。”韩辞翻了个白眼，“嘴上说不要搞鄙视那一套，转过头还不是说我们的研究对人的生活没有影响。”

    “倒不是说你的研究就一定对生活产生不了影响，只是就这个学科和方向而言，可能理论方面的成果比较难出。即便出来了，也很容易和实验结果对不上。”

    孟繁岐不是轻理论重实验，而是从ai起飞以来，实在有太多的未解之谜说不出答案。传统机器学习的理论和规律失效了太多。

    多少人前赴后继地跳进ai可解释性的大坑，但到最后拿出来的却大多是比较牵强的解释，有点打哪儿指哪儿的感觉。

    反而是一些偏重可视化的实践工作，对理解ai模型的模式帮助很大。

    “更多的是被好奇心所驱动吧，我当时完全没有想到你在图书馆写的那个技术会取得世界级的突破。如今知道它的价值，确实十分好奇。”韩辞其实才是这个世界上第二个知道残差网络的人，只不过她当时只粗略一读，看了一眼摘要，没有机会细读，也根本没有太放在心上。

    这也正常，谁会想到自己能在图书馆撞见大幅突破世界算法性能记录的人呢？

    “说起来，你的dreamnet的论文还没有公布吧？计划什么时候发出来？”付院长没有将孟繁岐的原稿透露给别人，但是还是和自己这位小师妹聊了不少具体的内容。

    “还没，我准备到下个月去澳大利亚参会的时候，再公布出来。”孟繁岐对这件事一点也不急，他猜到付院长应该不会将自己的稿件给别人看，所以才会特意让自己来解答韩辞的一些问题。

    他个人其实倒也无所谓，人工智能方向的文章，代码和实验结果大部分时候重要性和理论以及文章本身相差无几。

    即便是接触过源码和大量实验的孟繁岐复现这些内容也花了大半年时间，不存在什么窃取的风险。

    于是孟繁岐相当爽快地从包里将原稿拿给了韩辞。
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