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第三十八章 推演通用人工智能与量（第1页）

混元峰，

在三体世界有了一个研基地后，

苏奇回到了现实世界，

从混元峰下山后，

他随便来到一个网咖，

开始下载学习资料。

既然功法可以悟，那么没道理科学没法悟。

他已经至少一个月没有接触网络了，

他甚至已经忘记网冲浪究竟是什么感觉了。

如今是2o11年，

正处于拨号网的年代，

很多网站都显得非常简陋。

他开始搜索基础的神经网络理论以及最前沿的卷积神经网络论文，

从未来回看，

深度学习是通向通用人工智能的关键一步，

而他的目标则是推演出通用人工智能与级计算机，

这样科技将会更快的展。

【你阅读了《人工智能：一种现代方法》，对人工智能的理解增加了！】

【你阅读了论文《anetgraphneura1netorks》，对gnns技术的理解和应用增加了！】

【你阅读了论文《semi-supervisednetvo1utiona1netorks》，对图卷积网络（gnet）的理解增加了！】

【你阅读了论文《IndunetLearningonLargegraphs》，对归纳学习的理解加深了！】

【你阅读了论文《anend-to-enddeepLearningarchitectureforgraphnet》，对端到端的深度学习架构理解增加了！】

【你阅读了论文《hoaphneura1netorks?》，对图神经网络（gnns）的表达能力和极限的理解增加了！】

【……】

一连，

苏奇阅读了百篇的论文，

以及大量的相关基础科学书籍。

他足足通宵一夜，

而在他旁边玩游戏的人都惊呆了，

这尼玛是什么人？

从早学到晚学到通宵，

卧槽，

我这辈子都没有这么认真学习过。

这难道就是学神吗？

从早看论文到晚，

突然对自己玩魔鬼世界感到非常的羞愧。

【你对人工智能有了非常深刻的理解，你推演出Jser、een、Transformer、Vgg、Vgg、gan、densenet等模型。】

【……】

一瞬间，

苏奇推演出百种人工智能模型。

包括前世人类研究出来的或者没有研究出来的，

全部被他推演了出来。

这种模型还包括大语言模型和非语言模型，

因为语言只承载了所有人类知识的一小部分；