“用re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alex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。



“重新检查语法。我们不能依赖现成的软件，必须自己用硬件描述语言写出最快的加速器。”带头人下达命令。



“可是这样开发周期太长了，比赛时间有限。”操作员提出担心。



带头人拍了拍操作员的肩膀。



“只要我们坚持下去，就一定能比别人更快跑完模型。今晚大家继续加班。”带头人鼓励道。



在印度的一所知名理工学院里。



网络拥堵导致下载数据集的进度条几乎停滞。



“这网速太慢了，照这个速度，比赛结束我们都下载不完。”一个男生拍着桌子抱怨。



旁边的同学拿出一个u盘。



“别慌，我写了一个脚本，可以把下载任务分散到校园里其他闲置的电脑上，然后再合并。”同学展示自己的成果。



“太棒了，赶紧运行。”男生催促。



整个世界的顶级技术团队都在研究同一套数据集。