别问他是怎么知道这件事的。
不能熟练装机的AI算法工程师是不合格的,孟繁岐从头组装这种事情少说也做过五六次了,拆一半更换组件的事情更是不计其数,自然是轻车熟路。
在他的带领之下,唐璜有样学样,倒也没有落后他什么进度。
“装的不是windows系统吗?”
唐璜还想着运行的同时自己能玩玩游戏呢,没想到孟繁岐直接就没有安装win系统,而是装上了Ubuntu12.04LTS。
“Linux系列的系统要稳定很多,Windows的话到时候要是一些环境之间起了冲突,有什么问题,那就麻烦大了。”
Ubuntu的年份.04LTS系列非常经典好用,甚至有一些公司直到22年还在使用Ubuntu16.04LTS作为环境。
是一个非常稳妥的选择。
“行了,数据和代码我基本上都备份进去了,你有空的时候慢慢从头学吧。
不清楚的地方随时再来找我。”
孟繁岐又配置了许久各种环境和包之后,时间也已经来到了晚上六点多。
由于前世曾一起合作过论文和小型竞赛,自己转向这个方向也受到唐璜影响。
但要说一回来就劝人休学去转这个内容,孟繁岐确实也不知道怎么开这个口。
如今唐璜终究还是自己走上了这条道路,那他自然还是要拉兄弟一把。
();() 况且根据前世经验来看,唐璜虽然在学术和创新等方面没什么天分,但工程实践和参数调优的部分,倒也算是直觉上佳。
如今自己的论文草稿已经逐渐成型了不少篇,囤积了不少实验要跑,许多实验的参数调整和优化,这种苦力活有个人帮忙确实能够轻松不少。
自从了解到孟繁岐如今在做的事情之后,唐璜便跟着恶补了不少对应的知识。
要说有什么地方始终想不明白,那就是AI模型对输入和输出的这一转换过程。
按照付院长的数学理解,深度模型的本质是使用一种非常复杂的高维函数,对某一具体的任务或者规律进行近似的表达。
而模型训练的过程,就是根据各个变量的函数输出值,逐渐求解该函数的过程。
“所以说人类的某些任务需求又或者说规律,其实是很复杂的函数,远比一些简洁的物理定理要难。
只是猫与狗,人类就已经难以总结出一些说得清的必正确的法则。
即便说得清,如果我继续扩大问题到猫科,犬科。
或者继续扩大问题,到我们这一次的一千类分类,人还能说得清,根据一千多万张图片总结出准确的规律吗?”
唐璜想来想去,别说让他总结一千个类别如何准确区分的规律,他恐怕都背不全一千个类是哪一千个。
很难想象孟繁岐让他看的AlNet已经可以在千分类上做到如此高的准确率。
“你知道吗,不管是猫还是狗,它们基本上都无法通过‘镜子测试’。
也就是说,它们无法察觉到镜子里的生物是自己。”
唐璜突然有些感慨,
“我现在感觉,人类无法理解AI总结出的规律的样子,就像是通不过镜子测试的动物。
总想探着头往镜子后面看,但可能根本就没有看对方向。”
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