至于林灰鼓捣的东西。

因为最近对生成式摘要这个算法相关知识的恶补以及机缘巧合之下参加了一些和生成式摘要算法有关的学术会议。

现在的贺天昌对生成式摘要算法还是很了解的。

虽然贺天昌的研究方向涉及不到自然语言处理。

但这并不等于贺天昌对一无所知。

他山之石可以攻玉,适当借鉴一下别的行业的研究思路能给自己的研究方向带来启发。

毕竟学术方面的成果并不是一蹴而就的。

随便一个涉及到生成式摘要算法这样简单理论背后的东西也是超级麻烦。

尽管很麻烦但结果值得期许。

会议中他听到的最多的名字就是linhui。

还好，结局不差。

……

计算机行业浸润良久，贺天昌最大的感悟就是：

如果将林灰牵扯到涉及到中式教育和西式教育的矛盾的漩涡之中。

后果不堪设想。

总之，现在的贺天昌庆幸最开始的选择。

而是一次巨大的漩涡。

这个漩涡可不管林灰是什么高考状元抑或是什么其余身份。

这样的漩涡会撕毁一切。

他感觉先前的做法又是正确的。

如果不是当时要求媒体克制报道。

使得林灰以一个高考状元的身份陷入到舆论的风波之中。

因为像林灰这样的天才或许现在没经历过这种类似于捧杀事件和棒杀事件。

将来迟早要经历。

而恰恰是因为他的干涉使得林灰失去了一次可能的锻炼的机会。

在这种情况下，林灰想做学术搬运工的话似乎也是如入无人之境。

整个自然语言处理以及神经网络学习这两个方向几乎就是林灰面前的一张白纸。

等着林灰在上面书写下华丽的篇章。

就拿之前的事情来说。

在林灰获得高考状元之后。

为了避免外界对林灰进行恶意的商业炒作来进行捧杀或棒杀。

但正所谓人老成精，贺天昌相信他的直觉。

如果诚然如此的话，在林灰的价值观不偏离主流社会价值观的前提下。

贺天昌感觉他愿意为林灰保驾护航。

在这堆奇迹光环的加持下，贺天昌觉得林灰即便是能够搞定生成式摘要算法也不算什么。

甚至贺天昌还有预感，林灰的成绩绝不仅限于一个生成式摘要算法就完事了。

林灰代表着一个未来！

看得出来,相比于抽取式摘要算法生成式摘要算法更像是人的思维。

能够做到这一点，生成式摘要算法用到的相应模型最起码要有比现有算法更强的表征能力、理解能力。

虽然不知道林灰具体是怎么搞定这么强大的模型。

在信息时代，谁对信息的处理能力越强谁就越能具有信息方面的优势。

而信息差方面能够确立了优势无形中其余领域也具备了优势。

涉及到摘要这个方向，传统的摘要算法都是抽取式摘要算法。

同贺天昌学术上的交流，林灰收获还是很大的。

首先就是借贺天昌林灰知道了國内在自然语言处理前沿方向的研究情况。

而國内现在在nlp方向的研究是什么状态呢？

涉及到摘要的重要性自然不言而喻。

这并不是贺天昌在牵强附会。

摘要的能力相当直观地这反应了人们对信息的处理能力。

因此很多时候对一些计算机以及计算机衍生方向取得的进展贺天昌还是很关心的。

再加上自然语言处理这个方向下限极低，并不是需要很高的门槛。

因此对自然语言处理这方面贺天昌也是涉猎一些的。

在通话临近结束之时。林灰又几次三番地感谢了贺天昌教授为了帮他申请一些扶持这事。

贺天昌却坚称即便将来有扶持性政策，也都是林灰应得的。

话是这么说的，贺天昌心里也是这么想的。

不过即便如此，涉及到具体执行的时候林灰也不会大包大揽。

只需要林灰适时搞定一些关键的进展。

涉及到一些琐碎方面的进展就没必要过于贪功了。

——在计算机方面永远别用普通人的思维去揣度天才。

而林灰就是这样的天才。

贺天昌丝毫没有夸张，最近他受邀参加了水木大学同麻省理工学院到访的学术团队共同举办的几场自然语言处理方向的学术会议。

而这一切却是基于他最初略有偏颇甚至是多管闲事的想法。

呃，这一波三折过山车般的发展。

人麻了那种。

涉及到别的层面的事情贺天昌可能不是很清楚。

但涉及到教育方面的事情，因此经常牵涉其中。

贺天昌对此的感触可是太深了。

到最后却又传出高考状元舍弃國内各大高校而去麻省理工学院。

如果真的出现这样的论调。

又恰逢有人借题发挥的话，那对林灰来说就不是锻炼的机会了。

因此贺天昌在干涉了这件事之后一度认为他的行为很不对。

为此一度很自责。

可是在知道林灰选择了麻省理工学院之后。

贺于是使用了一些手段让媒体不要无底线的报道。

这样做以当时的眼光衡量可能是正确的。

但之后贺天昌又觉得是错误的。

当然这也可能是只是他一厢情愿的想法而已。

因为林灰的成长速度太快了。

这种成长速度快到基于常识的判断可能出现很大的偏差。wap.

事实上，先前贺天昌就有这种感觉。

同林灰接触地越多，贺天昌的这种感觉就越强烈。

尽管不知道林灰所代表的这个未来到底是什么。

但涉及到语料库这个最麻烦的问题林灰都有办法解决，顺手牵羊搞定别的难题也不奇怪。

到现在为止,在贺天昌看来林灰已经创造太多太多的奇迹了。

无论是学业上还是商业上抑或是事业上。

这种算法很大程度上工作起来的样式很像是粗暴地“截搭”。

而生成式则是计算机“通读”原文后，在理解整篇文章意思的基础上，按照预先给定的摘要模型生成流畅的概括。

这种方式要求机器理解后概况。

简单的概括就是“白纸一张”

当然并不是说國内没有研究自然语言处理的，只是这些人研究的进度同国际上研究进度大致相仿。

也就是说整体上落后于前世2014的研究进度的。