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    如果能有幾個完整的項目，估值上很容易再進一位數。

    倘若真的插手政府項目，為海關，政府機構，交通站點內配備了這些技術，那就是王愷不敢想的天文數字了。

    人臉識別項目是王愷心心念念的事情，在孟繁岐眼中，卻是無足輕重，險些忘記的事情。

    “能做的事情實在太多了，等谷歌這次推薦和廣告算法更新之后，我得仔細規劃記錄一下了。”

    此刻的孟繁岐正在更新自己谷歌學術的檔案信息，此時距離他在西尼公開一大批論文時間不久，但距離公開生成式對抗算法的論文卻已經有一些時間了。

    他想看一看，自己這只蝴蝶，到底有沒有引動什么很大的變化。

    而最為方便的辦法，就是看看到底有哪些論文引用了自己，看看有沒有什么比較顯著的研究成果。

    更新了自己谷歌學術的檔案之后，孟繁岐不由得驚訝，這才沒幾天自己已經有了二十多個論文引用數量了。

    再仔細分辨一番，其實這二十多個引用量，竟然只來自于四五篇論文。

    由于孟繁岐這一次的公布對整個范式的革命太過徹底，代碼也開源，導致現在任何一個有關深度學習的研究，可能開局就要引用他好多篇文章。

    殘差，優化器，訓練方法，數據增強，這四大金剛幾乎誰也躲不開。

    深度學習界每多一篇文章，孟繁岐的被引用次數幾乎就會多四倍，并且這個倍數以后還會繼續擴大。

    截止2023年，人類歷史上被引用次數最多的學者，總被引用次數將將百萬之數。

    而AI領域的文章數量，從12年的2萬余篇每年，很快飛速增長到了21年的約13.5萬篇每年。

    照這趨勢下去，不用四五年時間，孟繁岐就會以25-26之年齡，成為歷史上論文被引用次數最多的人。

    并在之后的歲月當中，狠狠地繼續成倍增長。

    “截止到我重生前，殘差網絡的原作者kaiming被引用次數已經超過四十萬。”孟繁岐稍稍回憶了一下，自己現在發表并計劃發表的知名AI技術數倍于kaiming。

    等到23年突破三百萬都不是沒有可能。

    學術論文寫的都趕上網絡小說了，被引用數就相當于訂閱，文章的實際被閱讀次數還要數十倍于此。

    能將學術論文寫到這個熱度，想來也是前無古人后無來者了。

    而這些已經公布的文章當中，孟繁岐所留的谷歌郵箱，早已被各路郵件擠爆。
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