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肖宿並不清楚学校拿出了多大的魄力想要投资他的项目,他那个用群论构建自监督特徵解耦框架的构想,还只是脑海中一个模糊却清晰的雏形。
说是模糊,是因为尚未细化到每一个技术节点。
说是清晰,是因为核心的数学逻辑早已在他心中扎根。
而恰恰是这个雏形,像一把钥匙,意外打开了他对人工智慧领域的探索欲。
从前只专注於数学与物理的他,第一次主动將目光投向了这门与数学深度交织、却又能直接作用於现实的学科。
图书馆三楼的专业书籍区,他的身影几乎从未挪动过,靠窗的那张桌子,渐渐成了他的专属领地。
手边的书换了一本又一本,没有刻意挑选,全是顺著群论与ai的关联,隨手从书架上取下的核心专著。
起初是《自监督学习:理论与实践》这本书,他的指尖划过书页上关於无监督特徵提取的章节,眉头微蹙,偶尔在草稿纸上快速推导几句,將书中的算法逻辑与群论定理相互印证。
接著是《群表示论在机器学习中的应用》,这本书恰好贴合他的课题方向,他看得格外专注,连翻页的速度都慢了几分,却也仅仅用了半天时间,便將书中的核心內容尽数吸收、消化。
紧接著是《深度学习中的数学基础》《特徵解耦与表示学习》《李群机器学习》《ai大模型的底层逻辑与优化》,甚至还有一本偏向应用层面的《自监督算法在计算机视觉中的实践》,都被他一一翻阅完毕。
这些书,有的侧重理论推导,有的侧重工程应用,有的晦涩难懂,即便是深耕ai领域的博士生,也需要花费数周甚至数月才能啃透一本,可在肖宿这里,快的却仿佛只是一场简单的知识梳理。
他翻页的速度很快,却能看出来不是简单瀏览,每本书的重要章节和核心区域,他都会重点核算转化,草稿纸上写满了密密麻麻的推导公式,將书中的理论与他构想的课题巧妙衔接。
也將零散的知识碎片,一点点拼凑成了独属於他的完整知识体系。
不过短短两天时间,图书馆里与自监督学习、群论应用、ai数学基础相关的核心专著,肖宿都已经看了个遍。
他的大脑就像一个高效的处理器,快速吸收著书中的知识,再结合自己的数学积累,將其转化为自己的东西。
那些原本看似独立的学科领域,在他心中渐渐织成一张严密的网,將群论的严谨结构、数学物理的逻辑思维,与ai的算法需求、实践应用,完美地串联起来。
这世上,太多人感慨写论文难,抱怨没有创新思想,却很少有人意识到,创新往往建立在足够的知识积累之上。
所谓“读书破万卷,下笔如有神”
,放在学术研究中,同样適用。
大多数研究者卡在论文的瓶颈,或许不只是缺乏灵光一闪的创意,更在於知识储备的浅薄。
没有足够的阅读量作为支撑,即便有了想法,也无法用严谨的理论佐证,更无法拓展思路、完善细节。
精品好书,尽在咪咕...
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