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穿越:2014

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第128章 什么叫年少有为(中)
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  样?”

  埃克莱尔·基尔卡加:“别提了,简直糟糕透顶,我们所采用的X1算法在各方面的参数上都比不上林在南风APP里所采用的算法……”

  所谓的X1算法是埃克莱尔·基尔卡加他们团队受LINHUI申请的专利中公开的技术路线启发,开发的一个生成式摘要实验算法。

  之所以称为实验算法,是因为该算法主要用于测试。

  作为一个测试算法,X1算法是合格的。

  埃克莱尔·基尔卡加他们搞得这个算法已经有点生成式摘要算法那味了。

  然而这个算法现在也仅仅只能作为测试算法了。

  离真正的距离实际应用却还差一步,然而尽管看起来只是一步。

  这一步之遥,却可谓是天差地别。

  客观地说,X1算法无论是文本摘要抽取速度还是准确度和LINHUI南风APP里面的算法都差得远。

  提到准确度,埃克莱尔·基尔卡加就郁闷。

  连衡量准确度的标准都是LINHUI提供的,拿什么去跟人家竞争?

  还没开始就已经结束了。

  而且最令人郁闷的是他们搞得这个X1算法别说是跟LINHUI搞得算法比了。

  就是和他们之前鼓捣的算法相比,在抽取速度和准确度方面也是各种被吊打。

  这种情况不免让埃克莱尔·基尔卡加有些悲观。

  哈雷·普莱斯:“说说具体数值上的差距。”

  埃克莱尔·基尔卡加:“我感觉你不会想知道的,具体差距令人绝望。

  结果打印出来了,你拿去自己看吧……”

  哈雷·普莱斯接过埃克莱尔·基尔卡加递过来的报告,翻看了不一会便皱起了眉:

  “在识别准确度上有差别我能理解,毕竟LINHUI搞得那套算法肯定是经过很长时间训练才得到的结果。

  可是为什么我们搞得这个X1算法在识别速度上比南风APP里的算法要慢很多呢?

  正常来说两个理论相同的算法在处理同一问题时候,算法时间复杂度不都应该是一样的吗?”

  埃克莱尔·基尔卡加:“谁知道呢?可能我们采用的机制有问题……”

  哈雷·普莱斯:“怎么可能,LINHUI阐述的技术路线不就是以序列到序列(Sequence-to-Sequence)深度神经网络模型为基础么?如果他的技术路线有问题的话我们完全可以去控告他的专利无效?”

  埃克莱尔·基尔卡加:“别天真了!他只是说模型是以Sequence-to-Sequenc
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