第六十章 论坛风波 (第1/1页)
这在以往是无法想象的,虽然这里涉及到各行各业的程序员数量很多,有做app的,也有做游戏的,有做美术的,也有策划在这里流动,手机行业的软件工程师这里也不少见,但从未发生过把什么手机测评进行置顶。除了一系列的开发者大会外,很难见到有帖子能够置顶。 然而神龙系列系统是个例外。 这个基于安卓深度定制的系统,嵌入的名为“朱雀”的私人语音助理,其展现出来的特点,令论坛上的许多人极度震惊,热切的讨论也由此展开。 刘洋看了下,大多数的人都是在讨论“朱雀”是怎么实现这种程度的ai,以及如何实现这么逼真的合成音的。 与普通人不一样,这些行业内的人士,更加关注于技术方面上的问题,许多本身便是研究人工智能的牛人,也一改潜水的风范,忽然从“灌木丛”里跳出来,抓住几个失言的家伙便是一阵猛批,吓得本身“学艺不精”的人,再也不敢随意说话了。 以往占据了大部分页面的求助帖,今日也几乎没有动静,纵使有人进行求助,也无人来回答和帮助。大部分的人都进入了置顶帖,在里面抒发着猜测、质疑、呵斥与喷骂,若是有人与自己的意见不符合,那么先是平静的争论,后面随着争论的不断进行,脾气火爆的人,率先便破口大骂,以各种语言来问候对方的父母、兄弟姊妹,并强烈怀疑对方的性取向有问题。 而被问候了全家人以及十八代祖宗的人,也不会客气一二,死死咬住对方,以一段只有行内人才能看懂的代码,亲切地回敬了对方的亲人。 眼看事情越演愈烈,情况朝着不可控制的地步发展,正当双方争执不下,管理员准备删帖之时,所有人忽然平静了下来。 “L”出现了。 这个三天前忽然出现,新注册的用户,以一件事情,令所有的老人都记住了这个id。 很简单,非常地简单,三天之前,这个新注册的新人,以简洁有力的语言,狠狠地打了一位老人的脸,迫使这名老人不得不承认了自己的错误。 而这名老人,则是实名认证后的微软亚洲研究院内的工程师,在论坛享誉已久,很少有人敢于反驳他的言论,就更不用说还能打脸成功,且迫使对方承认错误了。 就是这么一件事,“L”虽说才是个没人权的新注册用户,也让当时众多围观的人记住了这个新id,更得承认了这个人的水平非常厉害。 众多的高手们正集中在置顶帖内争执,斗争白热化加重之时,一个新的帖子无声无息出现在了页面上。 新帖子很常见,在论坛的这个版面内,一天发出的新帖子,没有两三百,也有一百五,至于回复就更多了。 但由于此刻太多的会员集中在了置顶帖内,导致其余的帖子冷寂清清,许久也不见有人回复,直到这个新帖子出现。 id:L 先不看标题,一眼浏览到发帖的id,几个吵累了的高级id刚出来刷新了下页面,立刻怔然了一会,马上想起了三天前的那场争论。 随后,又想起了另外件事情。 那场争论的焦点便是关于自然语言理解。 当时,那位微软亚洲研究院的工程师,对于一个求助帖进行了解答,其中对人工智能中的自然语言理解,提出了一番自己的见解,赢得了很多人的赞赏。 可这个“L”随即便出现了。 毫无废话,简洁有力,以最为朴实的言语,平淡却极度充满力量地反驳了那位工程师的见解,且让对方无法可说,承认了自己的见解有不足之处。这一幕令许多人的印象极为深刻。 这时一看见“L”的id发了个帖子,就有人忍不住点击了进去。 “测试。” 简简单单的两个字,还是那位“L”说话的风格,不予你任何的解释,就这么平淡摆放在你的面前。 王世界也是三天前亲眼见证了那一幕的人,作为移动互联网的产品经理,他曾在剑桥工程系有过两年的学习经历,对于语音识别技术了解很是深入,也正是这样,他对于这位神秘人很是佩服,佩服对方在语音识别中的自然语言理解上的深厚功底,那不是一般顶级高手的水平,而是处于金字塔顶尖那层阶级的人物。
当时见证了那一幕之后,王世界忍不住心中的兴奋,当即就私信联系对方……可惜直到目前为止,他都没等来对方的任何回信。 王世界不无遗憾,估计对方也不怎么瞧得起自己。 嗯,也许不是。 以这位神秘人的行事风格来看,更像是淡漠的无视了? 这感觉十分的奇怪,犹如走在街上,周围的商贩都在大力吆喝自己的产品时,其中一位商贩,就这么坐在那里,既不吆喝,也并非那种爱理不理的懒散,而是平静地端坐在地,就这么把商品摆放在摊位上,安安静静地等待有缘人似的。 没错,这就是“L”带给王世界的感觉。 确实有点荒唐,有缘人? 哈哈,一想起自己这般荒唐的想法,王世界便有点失笑的冲动……但视线仅仅移动到了屏幕的下方,他就再也笑不出来了。 标题是“测试”,一进去便真的是测试的题目了,既没有说明原因是什么,也没有任何的解释与说明,就干干脆脆地提出了个题目在下面。 “推荐算法?” 眉头越加紧皱,密密麻麻的页面上,一个构思奇妙的算法洋洋洒洒在屏幕上展现出来。 “有点意思。” 继续浏览下去,王世界真是吃了一惊,现目前的推荐算法基本便是三种套路,第一是基于内容的推荐(content-basedfiltering),第二是社会化推荐(socialrmendation),第三则是基于协同过滤推荐(collaborationfiltering)。
上一章
目录
下一章