几天后。
鸿记蓝总亲自来了，和大飞汪总带着自己的技术人员，一同抵达了实验室，径直去了会议室。
齐教授有些惊讶，因为他让人打电话时，只是含糊地说明情况，说漆昊在底层加速算法上有了非常有价值的突破。
他本以为蓝总和汪总会派个技术总监来，没想到竟然是两位大佬亲自来了。
“哎哟，两位老总你们大驾光临了！”
“齐教授，我们听说是漆昊取得了突破，而且您用非常有价值来形容，这说明事情已经超出了普通成果的范畴。”
“毕竟一般小的改进，齐教授也不会这么说，所以我判断，这次值得亲自来一趟。”
齐教授笑着说道：“果然瞒不过蓝总和汪总的敏锐，漆昊确实给我们带来了惊喜。”
然后他把学生通宵了几晚上赶出来的ppt投影出来，开始讲了起来。
当齐教授开始展示漆昊跑出的那组训练数据时，在座的人都异常认真。
“这不可能！”一位曾是硅谷高级工程师，做了三年分布式训练框架的老高脱口而出。
“齐教授，这数据是不是有点太乐观了？”老高皱着眉头，直言不讳。
“我们公司也一直在尝试用gpu加速训练，尤其是那些包含大量卷积、池化、re、
lrn等算子的复杂网络，即使是用顶级的gpu，加之我们多年的优化经验，对于这种规模和复杂度的真实场景数据，也很难达到这个训练时间，而且，您刚才说，漆昊是一个人完成的？”
他可是知道，这其中涉及到的，可不仅仅是调用现成的库，而是要自己手写gpu核函数，涉及到卷积、池化、re、lrn、梯度反向传播等内核算子，光是这些优化就可能需要写几千行的cuda代码。
大飞的老金接道：“我听说不管是国内还是国外学术圈子，有时候会美化数据，就跟古代的秦桧一样，用一些莫明其妙的理由去掉对实验结果不利的数据，实验数据是任人打扮的小姑娘，谁来添一笔都有可能，我们现在很难判断，这些数据的真实性到底有多少。”
他看向漆昊：“漆昊在数学领域很优秀，我们都知道，但他在机器学习，尤其是在底层gpu并行计算的经验，应该有限，这方面的突破，说实话，即使是大公司，也需要一个专业团队耗费数月或者数年去攻关。”
齐教授不满，他耐着性子解释道：“陈工和曾工是亲眼见证了整个过程的，他们当时看到漆昊跑出的数据，也觉得不可思议，跟我汇报时，我最初也以为是数据出了问题，所以当众跑了第二次数据。”
“是的，我们当时亲眼见到的！”陈工接道。
老高不置可否，只是说：“我们这些做工程的，哪知道这数据是不是通过其他方式呈现出来的，总不能就因为你们的说法，就觉得是真的吧？
“而且，现在神经网络是个相对冷门的领域，要做突破太难了，我们之前也尝试过各种方法，效果都不理想。”
“在没有看到实现细节之前，我个人对此数据持保留意见，学术圈子数据出问题的情况，虽然不常见，但并非没有，为了严谨起见，我们有必要————”
“用你们带来的数据当场跑。”漆昊坦然说道。
齐教授等人都愣住了。
“漆昊，这样不好吧？”老高懵了，他带的测试数据集其实是公司内部高度保密的结构极其复杂的业务真实数据，里面有各种多信道特征交错的极端case，甚至还有不少故意设计用来测试框架极限的脏数据，他没想到漆昊竟然答应得如此干脆。
漆昊坦然说：“跑个新数据而已，又不会泄露你们的业务机密，况且这套东西如果以后要面世，为了打开市场，我肯定得经受得住各种第三方真实数据的检验，不能圈地自嗨。”
老高和老金对视一眼，他们本以为漆昊会因为他们的质疑而心生不满，没想到漆昊竟然如此爽快，甚至直接同意用他们带来的测试集。
“漆昊，你是认为神经网络领域很快会复苏，所以连这种极限测试都不避讳？”
“这个嘛，等会儿数据跑起来你们就知道了，神经网络其实没有你们想象中那么慢，找到正确的路了，这个领域很快就能起来。”
“你的模型是基于多层感知机lp？”
“不，是基于卷积神经网络架构的范式。”
在场人一脸复杂。
神经网络最致命的是，训练起来比老牛拉破车还慢，目前找不到商用价值，学术界甚至把hton那一派坚持研究神经网络的人，戏称为抱残守缺的遗老。
这就是神经网络领域的现状。
不知道漆昊为什么如此有信心，还用的是卷积神经网络这种快被淘汰的架构。
齐教授看见蓝总和