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听说你们在做AI制药?辉瑞那个PX-117项目是你们做的?”
“只是个小项目。”
方雪若矜持地笑了笑，那种“我不差钱”
的态度拿捏得死死的，“我们主要是在做底层算法。
您知道，辉瑞只是验证了一下我们算法的冰山一角。”
不到半小时，原本门可罗雀的以太动力展台前，多了好几个西装革履的投资人。
他们或许看不懂反向传播，但他们听得懂“辉瑞背书”
和“独家专利”
。
被推到前台讲解技术的程新竹，瞬间忙得不可开交。
“......是的，这不是黑箱。”
程新竹指着海报上的神经网络图，对一个试图搞清楚原理的投资经理解释道，“这就好比你在看书，你的眼睛不会盯着每一个字看，而是会跳跃，聚焦。
我们的算法就是让计算机学会这种‘注意力’。
“我们在AD-01阿尔茨海默症新药的筛选中，就是靠这个机制，在几亿种分子里一眼看中了那个能穿过血脑屏障的结构。
这不是运气，这是数学的必然。”
看着程新竹从一开始的结结巴巴，到后来挥斥方遒，把那帮投资人忽悠得一愣一愣的，方雪若满意地退到了角落，深藏功与名。
是的，以太动力暂时不需要投资。
以她对林允宁的了解，那个小家伙也不太可能接受风投的注资。
但只要在投资圈打响名气，未来的很多事情，都会好很多。
与此同时，B厅的学术报告现场。
林允宁坐在后排，手里拿着一支笔，笔记本上却是一片空白。
台上的演讲者是来自斯坦福的一位教授，正在讲《支持向量机SVM在图像分类中的核函数优化》。
幻灯片上全是凸优化ConvexOptimization的公式，严谨、漂亮、无懈可击。
“只要我们找到那个完美的超平面，就能将猫和狗的数据点在万维空间里完全分开......”
台下掌声雷动。
2007年，是SVM和贝叶斯网络的黄金时代。
人们迷恋这种数学上有着严格证明，具有全局最优解的模型。
至于神经网络?
那是“炼金术”
。
是非凸的，容易陷入局部极小值的，不可解释的黑魔法。
一个搞不清原理的黑匣子，注定不会成功。
林允宁听了一会儿，起身离开了会场。
在走廊的茶歇区，他看到了一个熟悉的身影。
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