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44 入场（第2页）
“假如从计算机角度解释，生物是什么。”
“一堆硬件和算法。”
“是的。”
梅森对这个答案很是满意，“你们已经解决了基础算法问题，为什么不试试将算法和硬件融合？”
（）;（） “所以....”
凌壹看向试管，蹙眉道：“我们研究的是这个？”
梅森转向杨晟道：“如果方便，杨先生可以去办理交接手续吗？我需要和技术人员单独聊聊，处理完之后，您就可以带着实验用品离开了。”
“当然。”
杨晟点头起身，与梅森告别后，跟着怀特走出了大门，经过凌壹身边时，特意拍了拍他肩膀。
杨回也跟着起身走了出去，屋里只剩凌壹咎因和梅森三人。
梅森笑道：“杨先生是合伙人，可能更擅长处理商业合作上的问题，我会详细跟二位介绍一下该物质特性以及接下来你们的工作安排。
首先要特别讲明一点，五个已经成功种出草莓的项目部，您二位是最特殊的。”
凌壹道：“怎么特殊？”
“他们都是神经数据分离，完成度达到80%，就算合格。你们是算法模拟神经数据，经过我们评估，完成度达到了95%。”
“所以呢？”
“他们只有两份样品，而你们...”
梅森指了指试管：“有五份，是负责人开会决定的。
老实说，今天是周六，如果不是对二位过于看中，邀请函应该下周发才对。”
咎因开心道：“这么好的吗？”
她果然完全不抢功，指着凌壹道：“我们一开始也是等着赵姐分离数据的，他来了才尝试算法模拟，很准确吗？”
梅森笑着点了点头，又道：“无意冒犯，但我要例行询问一下，在你们提交的方案代码中，神经算法隐藏层数非常多。
你们在工作过程中，应该没少遇到梯度消失问题，能说一下大致情况，以及具体解决措施吗？”
所谓梯度消失现象，指的是神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。
听起来，梅森是在询问工作细节，不过梯度消失在神经算法中很常见，解决方案也很成熟，问这个意义不大。
凌壹还在迟疑，咎因笑道：“这个不是很简单吗，一般在用到链式法则的时候会产生梯度问题，大多数时候我我都是选择逐层预训练。
如果还不能解决，会尝试残差网络捷径，是我们结果出了什么问题吗？”
“没有，例行核对下身份。”
梅森笑着看回凌壹，指着试管道：
“这个是一种合成物...”
“很少见吗？”
凌壹插言道。
“嗯...”
梅森稍作思索，笑道：“世界上目前只有四个地方可以合成，成功率只有2%，合成一次需要两月甚至更久，即使成功，也只有不到百分之一微克的生成量。
自从发现这种物质，公司将近十年来一直在寻求各种制造工艺提高产量，但没有任何进展，你觉得这个形容可以描述少见吗？”
凌壹沉默没答话，咎因道：“那是有点，为什么这么困难，有了方法不应该就很....容易吗？”
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