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一不小心打得太狠，以此至于观众连痛感都没反应过来。
“咳。”
林允宁淡定地把剩下的半截粉笔扔进笔槽，拍了拍手上的灰，指着黑板上那堆如同鬼画符般的公式:
“简而言之，只要路径选得对，鞍点不是障碍，是跳板。”
台下沉默了一秒。
"
14"
雷鸣般的掌声爆发了。
大家其实还是没听懂，但这不妨碍他们对这种智力上的绝对高点表示敬意。
午饭时间，海报展区PosterSession。
相比于主会场的热闹，这里的角落显得有些冷清。
2007年的计算机视觉CV领域，还是SVM支持向量机和人工特征提取SIFTHOG的天下。
在一个不起眼的角落里，林允宁看到了一个略显落寞的身影。
那是一位有些瘦削的亚裔女性，正独自站在一张海报前。
海报的标题是《ImageNet:ALarge-ScaleHierarchicalImageDatabase》。
李飞飞。
未来的AI教母，此刻正面临着职业生涯最大的至暗时刻。
她的ImageNet项目因为耗资巨大，且尚未产出任何能用的成果，被学术界视为“浪费资源的苦力活”
。
在主流观点看来，算法才是关键，数据够用就行。
搞这么大的数据集，现有的算法根本跑不动，毫无意义。
路过的人大多只是瞥一眼海报上那个夸张的数据量??“一千万张图片”
，然后就摇摇头走开了。
林允宁整理了一下雪若送的那套高级西装，走了过去。
“李教授，好久不见。”
李飞飞抬起头，看到是林允宁，眼神中闪过一丝惊讶。
两人曾在ICML的闭门会议中有过一面之缘，但并未深交。
她没想到，这位刚刚在主会场享受完掌声的当红炸子鸡，会跑到这个冷清的角落来。
“林先生。”
李飞飞礼貌地笑了笑，笑容里带着一丝疲惫，“刚才的演讲很精彩。
虽然我也没完全听懂那个同调群。
“数学只是工具。”
林允宁站在海报前，认真地看着上面的架构图，“我在意的是地基。
我了解过你的ImageNet项目，请问现在的进展如何?”
“不太好。”
李飞飞是个很坦诚的人，她苦笑了一声，“我们雇佣了来自167个国家的近5万名亚马逊MechanicalTurk工人来打标签。
数据量是上来了，但是......误差率居高不下。
“现有的SVM和浅层神经网络，在这么大的数据量面前，就像是小马拉大车，根本跑不动。
“没想到你对这个感兴趣，现在大家都在讨论你的几何流和核方法，没人关心数据。
他们觉得只要算法足够精妙，小样本也能学出花来。
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