根據老趙的說法，下週週一就正式開考，滿打滿算還有一週，蘇飛估摸著好好複習半周就能拿個省一等獎，至於下一輪的國獎就不考慮了。
至於這周剩下的時間，完善好論文，衝頂會！
<模型，他又重新把這篇論文從頭到尾精讀了一遍，順便把今年頂會最新出的論文也大致掃了一遍，在過目不忘和知識快解的加持下，在晚上閉館前，他把自己的論文想法大致勾勒了出來。
回到宿舍，蘇飛便開啟電腦，在ord上敲敲打打。<的深度上下文詞向量預訓練】<提出的上下文詞向量預訓練豐富了詞向量的意義，不再使得單詞侷限於單個意思，將靜態詞向量化為了動態詞向量，大大簡化了自然語言領域的引數計算，然而tag仍然有不小的缺陷，其中的結構性缺陷增大了引數訓練的複雜度，而tag模型中的不同部分間簡單的拼接有可能會造成語義損失，因此本文提出一個更高效簡單的預訓練模型。】<三部分簡化為一部分的整體模型，抹除不同模型部分間拼接造成的誤差......】
這個題目是蘇飛這幾日晚上在床上常思考想到的，先前姜大小姐有問他對tag的看法，他提出的觀點都沒說到點子上，這幾日吃透了相關數學理論，而數學上的很多思想總是和機器學習以及深度學習掛鉤，蘇飛這才漸漸地看出了本質，再加上最近改善tag的論文效果並不顯著，蘇飛才萌生了這個想法。
原本蘇飛並不想做自然語言處理方向的論文，原因是自然語言處理總是被計算機視覺領域壓一頭，但tag是自然語言處理領域的論文，雖然在發表後其思想也被應用於其他領域，但蘇飛認為想要發一篇改善tag的頂會論文，必定要在它的領域打敗它，否則很可能不會被aaai錄用。
至於模型的結構到底應該怎麼改？
額......
他的思想已經陷入了瓶頸，這也是他想要在明天去和ai研究社的大佬們交流的原因。
如果明天的交流還是沒有什麼用，那就只能用一些非常規手段了。
去刷刷姜傾雪的好感度，順便看看能不能觸發一些任務，充實小金庫好去系統淘張靈感激發卡。
“阿飛，這麼晚了還不睡？”
鄭浩然起床上廁所，看到蘇飛還在電腦桌前，不免多問了句。
鄭浩然的聲音把蘇飛從沉思中拉了出來，一看時間，都已經深夜2：16了，於是輕聲地道歉：“抱歉，耗子，這幾天事情蠻多的，剛才敲文件的聲音吵到你了嗎？”
鄭浩然擔憂地看著蘇飛：“阿飛，是不是姜大小姐的事給你的打擊太大了？你這是在用學習麻痺自己呢？”
“你這不會在寫微博文案，半夜網抑雲吧？”鄭浩然小心翼翼的靠過來，結果看到ord文件上的一大串文字。<的深度上下文詞向量預訓練？臥槽！！！”
鄭浩然的聲音越來越響，最後的臥槽兩個字甚至堪比周揚現場祖安。
床上的另外兩人被這聲音驚的翻了個身，木板床嘎吱搖晃。
蘇飛趕忙“噓”了一下，輕聲道：“就是個初步想法。”<，他也聽過這個模型的大名，畢竟提出了預訓練這種想法，紅極一時，然而當他開始嘗試閱讀，就很有自知之明地放棄了，得到的教訓就是，我這個機器學習都沒搞懂的小菜雞，深度學習果然碰不得。
<了，這人和人之間的差距真是比人和豬之間的差距還大啊！
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