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第59章（第3页）

从来都是她一个人的单口相声。

岑墨说道，“你也可以和我谈心。”

柳溪：“不了。”

他就是她的心事，谁要和他谈，但岑墨显然是没转过弯来，与她认真地说道：“你觉得我不够格，我可以去考个心理咨询师证书。”

柳溪：“……”

他总是这样一本正经地说话，说得也太理直气壮了，听得柳溪脸上一热，避开他灼灼的目光，“能不能好好吃，不要说话了。”

岑墨：“别人都聊天。”

柳溪：“那也不能聊这个，换话题！”

岑墨想了想，又问道：“我最近有个关于卷积神经网络的新研究，想不想听？”

柳溪：“……行。”

虽然在这种地方讨论技术问题十分奇怪，但好过被他问那些尴尬的问题。

岑墨便说自己最近在准备的一份论文，最初的理论是基于柳溪那次在桐城提出的思路，后来他就在想这个识别技术的精确度这么高，不仅仅是可以用在智驾系统的场景识别里，甚至可以用于对精度要求更高的应用，比如人脸识别技术。

柳溪有点惊讶，“人脸识别技术？”

他这跨频也跨得幅度太大了。

直接从场景应用到人脸识别。

虽然都是计算机视觉热门研究课题，但像柳溪自己本身能专精自驾领域就很不容易了，不像他还能关注到别的应用。

不过也是，她做的是横向课题，而他做的是纵向课题，技术不分领域，所以他的关注点从来只在技术本身，而非应用场景。

柳溪对人脸识别技术了解得比较粗浅，多是基于大学时期课堂上学习的，“据我所知，这两年的人脸识别已经有了突破性进展，在LFW数据集上的认证识别率达到99%，比人的识别率还要高，你的研究还能突破这个点？”

岑墨：“但是现有实际应用的网络需要庞大的数据集，如何减少机器的算法也是研究方向之一，如果能够构造一个很小的网络，极大减少训练的参数量，将降低存储空间的要求，提高机器运行效率。”

柳溪想了想之前自己提的那个思路，很快就想到了他的突破点在哪儿，“你对比过正规化位置不同，对机器训练的影响？”

岑墨点头：“我把这个思路提供给我MIT的导师ProfessorBrowning，他也表示出了浓厚的兴趣，所以我们一起做了对比。”

柳溪顿时来了兴趣，“什么发现？”

……

二人边吃边聊，就这样在大排档坐到了深夜。

柳溪发现，在不知不觉中，自己竟然也可以与岑墨一起探讨前沿技术了。

她不再是那个他说什么，都只是一知半解，永远都只能在他身后请教他的人了。

她也能给他启发算法的思路，也能与他侃侃而谈深奥的技术。

吃完了宵夜，岑墨又送她回到了小区，“那个，你想不想一起研究？”

柳溪：“？”

岑墨双手插在风衣口袋，目光平静地注视着她，“CV的三大顶会，我只参加过一个，至今还没一篇被ICCV收录，有点遗憾，所以这次想要试试。

柳溪呼吸一窒，“顶会的论文？”

她错愕地指着自己的鼻尖，“我……可以？”

ICCV可是计算机视觉方向的全球三大顶级会议之一，也是论文录取率最低的一个，每两年召开一次，要真能在会议上被展示出来，这绝对是无上荣耀了。

他竟然要带她？

这诱惑也太太太大了！

岑墨见她一脸心动的表情，微微一笑，“可以，不过有个条件。”

作者有话要说：大佬超级强，甩手送论文￣

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