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“哎，这自然语言识别，传统的语法规则分析模型生成的二维语法分析树太过于巨大，又很复杂，现在基本已经不采用。
而统计语言模型虽然效率会更高，但它是基于概率学，算法本身就忽略掉很多细节，理论上只要数据量足够大，概率就会无限接近真实，但实际上这个前提条件是做不到的，所以结果就多有误差，很难做到100%精确。
还有计算机深度学习，要实现非线性机器学习，不仅对预测精度和运算能力是一个挑战，对于深度分层模型的建立也提出了很高的要求。
现阶段尽管分布式计算发展迅速，计算能力比之过去提升了几个数量级，但仍很难做到。
我们进行了数次的算法优化和大量的参数调整之后，前阵子发现稍有起色，可刚觉得有点进展的时候，马上又在算法里发现了bug，去掉bug之后，性能又恢复原状。
这真的是有了希望之后又失望，白高兴一场。”
“呵呵，出现这样的情况也很正常。
就像著名的隐含马尔科夫模型，马尔科夫就是简化了问题，忽略了所有不确定性，提出了一个假设。
你算法中的bug产生的数据很可能就是不足的错误，但它却无意间实现了简化原来设计的模型功能。
不过bug只能提高效率，最终无法做到精确，因为它本来就是个错误，这确实令人很头疼。”
“何止是头疼，我现在脑袋都要炸开来了。
现在才明白什么叫撞到了墙，怎么也穿不过去。”
“或者我们转换下思路，不要老是从算法优化方面下功夫，可以从基础领域里着手。”
“基础领域？你是说物理学还是数学？”
“你看，牛顿为了解决物理问题，创立了微积分…”
诸葛光还想继续往下说，但苏豪立即打断了他：“开玩笑吧，怎么能拿我跟那牛人相提并论，要我搞个什么分出来，这也太看得起在下了吧！”
听了苏豪这番话，诸葛光依旧报以微笑：“也对，不一定要靠什么分来解决问题，应该相信咱苏大天才的实力。”
“你就别再挤对我了，咱不提这烦人的事，说说你的考察吧，这次要去多久啊？”
“计划是要两个多月，具体时间要根据实际情况。
这期间我有件事情要麻烦你。”
“你我之间还有什么麻烦不麻烦的，有事尽管说，一定赴汤蹈火，在所不辞。”
“不需要你赴汤，也不用你蹈火。
只是我外出这段期间，我母亲一个人在家，如果有什么事她处理不了的，请务必多多帮忙。”
“我还以为什么事，咱跟亲兄弟似的，你妈就是我妈，要有事找我一个电话，马上就到。”
苏豪拍着胸脯满口答应。
看着苏豪火一般的热情，诸葛光内心深处对他产生了一份浓浓的感激之情，能认识这样的朋友真的是一种幸运。
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