第17章
是背着旧书包的沈言非回来了。
周行的嘴唇动了一动，还没说出口，对方却先开口了。
“我这人，有妈生，没妈养。怎么做人，确实没人教过我。”沈言非把外套往沙发上一扔，抬头挺胸，“不过，人善被人欺，这是师兄教给我的道理，我会牢牢记住的。”
说完他便两步踏进屋里，“砰”地一声关上了门。
小小的客厅死寂。
周行的心情异常复杂，刚才想说的话全都消散在了嘴边。
是歉疚还是愤怒，亦或是什么别的情绪，在心头交织成从未有过的感受，说不清楚，道不明白。
第十章 不对付（三）
周一早上是组会时间，这周正好轮到沈言非作报告。上周的事情在组内已经传开了，大家都以为周行不会来，没想到他倒是神色自若地又坐到了老位置。
反倒是沈言非本来和孙炳延有说有笑地走进来，看见周行跟看见瘟神似的脸色一黑。
卓钰洹偷偷问方岁许：“是我吃错瓜了？不是二师兄帮你写代码得罪了大师兄吗？”
方岁许也摸不着头脑：“我也不知道咋回事……”
播放PPT的位置就在周行对面，沈言非坐下接上自己的电脑，一眼都不看他。
周大成到的时候看见这俩人都在，脸上露出笑容：“开始吧。”
沈言非打开PPT，声音沉了下来：“前几天ICCV放榜，今天和大家分析一下做图像生成的文章，大约20篇。”
他卷起半截袖子，拿起激光笔走到屏幕面前，动作自如又利落：“生成的主流方法目前还是基于生成对抗网络GAN，这些文章也有百分之九十以上是用了博弈论中对抗训练的思想，在训练中来寻求纳什平衡。”
沈言非是数学系出身，再偏应用的文章，在他这儿都能抽丝剥茧出数学模型来，横竖都是概率统计、信息理论，在听的除了周行没一个不是昏昏欲睡的。
周行第一次听沈言非作报告，跟他说北京这那的时候完全是两个人。没有一句是废话，知识体系紧密且完整，信息量庞大又密集。
这让他感到很意外。
近几年计算机硬件计算的速度越来越快，AI领域的研究越来越依赖于大规模、高性能的显卡，模型本身东拼西凑，最后效果看起来还凑合，但细细分析起来，底层其实有太多的冗余计算。
而沈言非在做的，就是在这复杂的庞大模型大楼当中，用数学的方法抽出其中最重要的承重部分。
临近饭点，沈言非讲完最后一篇文章，喝了口水，问：“大家有什么问题吗？”
剩下几个昏昏欲睡的被他叫醒了，纷纷揉着眼睛摇头。
周大成恨铁不成钢，刚要说话，周行先开口了：“图像的生成，有什么意义吗？”
这问题完全撇开了技术层面，让沈言非一愣。
周行的话还没说完：“凭空生成一张人脸、把人脸照片转换成画、或者给照片换个表情、背景，这些问题，除了娱乐还有什么别的意义吗？”
沈言非看向他，没啥好脸色：“娱乐只是一方面，生成的人脸没有肖像权，可以为出版业节省一些成本，同时合成的数据还可以为别的算法在数据量很少的情况下做增广。”
周行：“可是大多数实验，用合成数据的效果并不好不是么？生成任务的模型又庞大又吃卡，训练也很困难，费这么老大劲，每年还这么多人研究这个问题，真的有必要吗？”
沈言非：“……”
周行又抬抬下巴指向PPT：“这些文章的实验结果也都奇奇怪怪的，评价图片质量好坏，居然是靠做问卷调查？不觉得很可笑吗？这些问卷又不是同一群人，如何保证客观？”
在座的每个人都觉得这氛围诡异非常，不知道为什么就剑拔弩张起来了。
但周行不是在刁难也不是在揶揄，而是提出了他一直以来的困惑。这世上没几个人的报告能让周行听得进