第196章 万年一遇（2 / 2）
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这么好的女孩，不是每个人都能遇得到的。
百年一遇田润叶，千年一遇田晓霞，万年一遇贺秀莲。
他觉得周婉儿就属於万年一遇的。
“你倒是清楚！”
叶清河的回答让苏妙儿有种知己的感觉，虽然自己没有说出来，但是叶清河第一时间就能get到自己想说什么，並立马说出来。
“你俩说啥小秘密呢”
周婉儿在一旁秀眉轻皱，怎么这两个人还有自己不知道的事情了
“略略略，就不告诉你！”
苏妙儿伸手扮了个鬼脸，一脸的得意。
“没啥，就是...”
叶清河笑著想要解释，不过刚开口就被苏妙儿用手给捂住了嘴：“別跟她说！昨天她还跟我说有秘密呢，今天我们也有秘密，不告诉她！”
说完，还故意衝著周婉儿挑挑眉，那小表情，就差有个小尾巴了。
“吃完了么吃完了的话，我们就继续吧”
甄老师敲开休息室的门问道。
时间太紧了，必须得加班加点才能让两人在登台前有较大的改善，所以午休什么的，有吃饭的这会功夫加上半个小时就足够了。
“好的！马上！”
周婉儿没再追问苏妙儿，赶紧动手帮著叶清河按了起来。
等一套按完，周婉儿脸上都出了一些细细的汗珠。
苏妙儿则是没有再捣乱，一直在一旁看著周婉儿怎么做，把这些动作手法记在心里。
等两人离开后，休息室安静下来，叶清河伸手打开平板，进入清木的网上图书馆。
在秦思明给他把权限开到最大后，很多数学以及相关学科方面的书他都不用再去网上找，直接就可以在图书馆里看了。
这极大地方便了他。
ai智能的问题他还一直没有解决，他的下一个问题，准备解决的就是这个。
这个相比於物流的问题，要难得多，如果说物流的问题是数学皇冠上的明珠，那么这个就是开闢新的学科才能解决的。
他没有爭著去堆模型调参数，而是从最底层的地基开始啃。
这些天，没事他就泡在泛海分析与凸优化里，把lipschitz连续性、强凸性、对偶问题一条条推到纸面上，直到那些复杂的不等式在脑子里变成直觉。
还有概率论与隨机过程，从鞅论、大数定律，到高维空间中的集中不等式，一点点把“不確定性”这件事，拆成可计算、可控制的数学结构。
真正触及ai核心的部分，他是在计算学习理论里打通的。
vc维、radeacher复杂度、泛化误差界，这些决定模型到底“到底能不能真正学会”的理论，他不只是看懂，而是亲手推导每一条界的鬆弛与收紧，理解深度学习为何能在参数远超样本量的情况下，依然不崩、不烂、不记住噪声。
再往上，是表示学习与流形学习。
他默认高维数据本就落在低维光滑流形上，用黎曼几何的眼光去看梯度下降，把优化过程理解成流形上的测地运动，而不是简单的向量更新。
那些別人靠“炼丹”碰运气的结构设计，在他这里，变成了拓扑不变量与几何先验的严谨选择。
最前沿的部分，他则直接扎进神经符號系统与因果推理的研究领域。
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