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李飞飞盯着那张餐巾纸。
那个结构简单得像是一个大一学生的作业。
但正是这种极致的简洁，让她感到一阵头皮发麻。
困扰了AI界几十年的深度瓶颈，竟然被一条简单的“跳线”
给破解了?
“这......这太天才了!”
李飞飞猛地抬起头，眼神里全是震撼，"
IdentityMapping......恒等映射!就这么简单?为什么没人想到?”
“因为大家都在想怎么把网络变得更复杂，却忘了有时候什么都不做’也是一种智慧。”
林允宁笑了笑。
“但是......”
李飞飞忽然想到了什么，眼神中的兴奋稍稍褪去，“算力......普林斯顿的经费有限，训练这种深层网络需要的GPU算力是天文数字。
我现在连ImageNet的存储服务器费用都快付不起了。”
2007年，NVIDIA刚刚发布第一代TeslaC870计算卡，CUDA生态还是一片荒芜。
训练一个几十层的网络，简直是在往无底洞里面扔钱。
“算力不是问题。”
林允宁等的就是李飞飞这句话。
他靠在椅背上，端起咖啡抿了一口，露出了商人的微笑。
他语气轻松，仿佛他背后站着整个谷歌的数据中心，“以太动力虽然是家小公司，但在高性能计算上的投入从不吝啬。
“李教授，我们做个交易吧。
“以太动力可以为你提供基于‘残差网络’ResNet的全套算法支持，并且在不远的未来，在我们的服务器上帮你训练第一版ImageNet分类模型。”
李飞飞震惊地看着这个年轻人。
她知道以太动力刚赚了辉瑞的钱，但没想到他们竟然富到可以烧钱训练大模型。
“条件呢?”
她问道。
李飞飞是聪明人，知道天下没有免费的午餐。
“我要ImageNet完整数据集的永久商业使用权。”
林允宁图穷匕见，声音不大，却透着不容置疑的坚决，“以及未来所有版本更新和衍生数据的优先共享权。”
李飞飞愣住了。
她原本以为林允宁会要论文署名，或者是专利共享。
没想到他要的竟然是......数据?
那个现在被所有人嫌弃，却又大得吓人的数据集?
“就这些?”
李飞飞有些不敢相信，“你确定?这些图片现在除了占硬盘，还没人知道怎么用它们赚钱。”
“我很确定。”
林允宁笑了。
没人比他更清楚，再过几年，这堆“占硬盘的图片”
，将成为点燃深度学习大爆炸的燃料。
那是AGI通用人工智能时代的入场券。
虽然训练这个ResNet可能会烧掉他账上刚趴热乎的几百万美金，甚至可能会被雪若骂得狗血淋头。
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