“Linux系列的系统要稳定很多，Windows的话到时候要是一些环境之间起了冲突，有什么问题，那就麻烦大了。”
Ubuntu的年份.04LTS系列非常经典好用，甚至有一些公司直到22年还在使用作为环境。是一个非常稳妥的选择。
“行了，数据和代码我基本上都备份进去了，你有空的时候慢慢从头学吧。不清楚的地方随时再来找我。”孟繁岐又配置了许久各种环境和包之后，时间也已经来到了晚上六点多。
由于前世曾一起合作过论文和小型竞赛，自己转向这个方向也受到唐璜影响。但要说一回来就劝人休学去转这个内容，孟繁岐确实也不知道怎么开这个口。
如今唐璜终究还是自己走上了这条道路，那他自然还是要拉兄弟一把。
况且根据前世经验来看，唐璜虽然在学术和创新等方面没什么天分，但工程实践和参数调优的部分，倒也算是直觉上佳。
如今自己的论文草稿已经逐渐成型了不少篇，囤积了不少实验要跑，许多实验的参数调整和优化，这种苦力活有个人帮忙确实能够轻松不少。
自从了解到孟繁岐如今在做的事情之后，唐璜便跟着恶补了不少对应的知识。
要说有什么地方始终想不明白，那就是AI模型对输入和输出的这一转换过程。
按照付院长的数学理解，深度模型的本质是使用一种非常复杂的高维函数，对某一具体的任务或者规律进行近似的表达。
而模型训练的过程，就是根据各个变量的函数输出值，逐渐求解该函数的过程。
“所以说人类的某些任务需求又或者说规律，其实是很复杂的函数，远比一些简洁的物理定理要难。只是猫与狗，人类就已经难以总结出一些说得清的必正确的法则。
即便说得清，如果我继续扩大问题到猫科，犬科。或者继续扩大问题，到我们这一次的一千类分类，人还能说得清，根据一千多万张图片总结出准确的规律吗？”
唐璜想来想去，别说让他总结一千个类别如何准确区分的规律，他恐怕都背不全一千个类是哪一千个。很难想象孟繁岐让他看的AlexNet已经可以在千分类上做到如此高的准确率。
“你知道吗，不管是猫还是狗，它们基本上都无法通过‘镜子测试’。也就是说，它们无法察觉到镜子里的生物是自己。”唐璜突然有些感慨，
“我现在感觉，人类无法理解AI总结出的规律的样子，就像是通不过镜子测试的动物。总想探着头往镜子后面看，但可能根本就没有看对方向。”
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