徐辰將論文掛上arXiv,並同步投遞給NeurIPS(神經資訊處理系統大會)後,便沒有再過多關注。
對他來說,這不過是順手刷個經驗包而己。但對於大洋彼岸的AI學術圈來說,這篇論文的出現,無異於在一潭原本陷入微創新泥潭的池水裡,砸下了一顆重磅炸彈。
……
美國,麻省理工學院(MIT)計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)。
作為本屆NeurIPS的領域主席之一,計算認知科學領域的泰斗喬什·特南鮑姆教授正坐在辦公桌前。這位計算認知科學領域的泰斗,以試圖用貝葉斯推理來模擬人類心智而聞名。他總是習慣在辦公室的白板上畫滿各種機率圖模型,彷彿那就是他大腦的外接硬碟。此刻,他正頭疼地稽核著系統裡堆積如山的初審意見。
“滴——”
電腦螢幕上彈出了一個Zoom視訊通話請求,來電人是遠在西海岸加州大學伯克利分校的統計機器學習奠基人——邁克爾·I·喬丹教授。這位被譽為“AI界邁克爾·喬丹”的學者,不僅在名字上與那位籃球巨星一模一樣,在學術界的統治力也毫不遜色。
喬什隨手按下接聽鍵:“邁克爾,怎麼了。如果又是哪家大廠用十萬張H100顯示卡暴力微調出了什麼‘大力出奇跡’的模型,就別跟我說了。老實說,我這個月己經看了十篇這種在各種Benchmark上刷榜的工業流水線水文了。我的審稿意見都寫到模板化了。”
“如果只是普通的刷榜水文,我當然不會在加州的清晨給你打這個電話。”邁克爾在影片那頭回應道,“我給你發了一份審稿連結。你現在立刻停下手頭的活兒,看看這篇稿件。”
喬什有些詫異。計算機領域的頂會審稿向來節奏極快,大家更看重程式碼復現和實驗跑分,流程遠比純數學界那種動輒審一兩個月甚至一兩年的老學究做派要簡單粗暴得多。通常只有遇到極具爭議、或者作者背景實在太特殊的情況,才會驚動他們這些領域主席專門開小會討論。
他點開邁克爾發來的連結,目光掃過論文標題——《基於拓撲流形對映的完全解耦動態長時記憶網路(D-LTMN)的理論極限與架構重構》。
這標題看著就透著一股濃濃的純數學味兒。
“雖然NeurIPS是雙盲審稿,但這篇文章的預印本昨晚己經在我的推特時間線上刷屏了,作者的身份根本藏不住。”邁克爾在影片裡提醒道,“你看看系統的後臺備註。”
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