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    要說各種設備和各種類型的任務，網絡用什么算子比較好，速度和性能怎么取舍，即便再往后五年，孟繁岐都是當之無愧的第一人。

    因為他熟知的那些取舍和結論，都是后來谷歌這樣的大平臺NAS(網絡結構搜索)的實驗結果。

    所謂NAS，其實就是一種窮舉對比的方式。

    在特定的數據集上，把所有想得到想不到的算子組合用窮舉的形式全都特么的測試一遍。

    最后得出的網絡結構，當然會比人類自己設計的要好要快，不過換一個差距很大的數據未必好用。

    獲取這個答案的代價是相當驚人的，隨著搜索空間的增大，顯然需要非常恐怖的計算資源去支撐。

    好在孟繁岐已經將幾個大公司上萬張顯卡，數年時間測試出來的主要結論全都白嫖了。

    這個知識的價格成本，恐怕不止十數億美金。

    “那實在太好了。”見孟繁岐一口答應在阿爾法狗的網絡設計上提供幫助，黃博士喜笑顏開，“我們現階段除了需要快速迭代對比確定網絡結構之外，沒有什么特別大的困難。”

    “如果非要說的話，就是缺少一個職業守門員級別的人類棋手。”黃博士想了想，補充道。

    他自己業余六段，其實可以擔當此任。

    可他畢竟太過了解圍棋AI，起到的測試效果可能不夠真實，并且他也很忙，不可能一直負責對弈測試。

    同時，歐美那邊圍棋的熱度也并不高，樊麾二段就曾經多次奪得歐美圍棋冠軍，職業守門員級別測試員不是那么好找。

    “這個沒關系，我二月份會去一次英國，跟你們確認一下效果和后續的思路。”孟繁岐聞言笑了笑：“到時候給你們找一個守門員中的守門員。”

    要說的職業守門員水平的棋手，想必沒有誰比已經連續定段了七年，今年正在第八次對職業棋手這個身份發起沖擊的七定王戰鷹，更加適合的了吧？

    這門都守了第八回了。

    　　

    


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