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    “用ReLU做激活函数，收敛速度更快。再加入DrOpOUt机制，随机让部分神经元失活，防止过拟合。”亚历克斯一口气说出了两个核心优化点。

    辛顿在一旁听着，对这个架构方案频频点头。

    “理论框架非常完美，现在只剩下一个现实问题。”亚历克斯停下笔，看着自己工位上那台破旧的主机。

    “别看我，我这个月的津贴只够吃快餐，买不起企业级的计算卡。”伊利亚摊了摊手。

    辛顿整理了一下衣领，走向教研室的门。

    “硬件设备的事情交给我。既然是证明并行计算的潜力，我们不需要昂贵的企业级服务器。”辛顿包揽了采购任务。

    “那买什么？”亚历克斯问。

    “我去电脑城买两块三百美元的顶配游戏显卡。用来打游戏太浪费，用来跑矩阵运算刚刚好。”辛顿语气轻松。

    走到门口，辛顿又停下了脚步。

    “学校的经费审批流程太长，我先去联系采购，直接刷我的卡。你们的任务，就是把代码的底层逻辑重构好。”辛顿说完，大步流星地离开了教研室。

    教研室里，亚历克斯和伊利亚对视了一眼。

    “老板亲自去当硬件采购员了，我们还有什么理由不通宵？”伊利亚调出了一个全新的代码工程文件。

    亚历克斯拉过键盘，活动了一下手指。

    “准备好让那些还在用CPU排队跑数据的同行们感受震撼了吗？我要让AleXNet的错误率，成为他们无法企及的数据。”亚历克斯盯着屏幕，敲下了第一行底层重构代码。

    目光转向全球的其他地方。

    这个百万级别的数据集公开后，各地的研究团队都迅速行动起来。

    麻省理工学院的一间机房里。

    几名研究员正在白板上画着各种算法流程图。

    “我说过很多次了，我们需要优化支持向量机的核函数。”一个穿着格子衬衫的男生大声说道。

    旁边的女生立刻反驳。

    “修改核函数根本解决不了根本问题！计算量依然庞大到无法接受。”女生用笔敲击着桌面。

    格子衬衫男生很不服气。

    “那你有什么更好的方案？难道用随机森林？”男生质问。

    女生毫不退让。

    “我们可以尝试把图像分块提取特征，然后再进行融合。”女生提出自己的见解。

    两人各执一词，谁也说服不了谁。

    在日本东京大学的一间实验室里。

    几个研究员正围在一台电脑前，满头大汗地盯着屏幕。

    “底层逻辑综合失败了。”负责操作的研究员报告。

    站在后面的带头人皱紧眉头。
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