第104章 新作？（5.4k） (第3/3页)

股本0.2%的RSU，合计1182800股，分四年归属，没有现金底薪。」

    「另外，在你服务期内，英伟达旗下所有型号的GPU，包括尚未发布的，你和你的实验室都可以免费，无限制使用。」

    「你在国内建立实验室所需的所有硬体设备，我们全额资助，你参加任何国际学术会议的经费，我们全额补贴。」

    漆昊的大脑飞速运转。

    根据之前他跟方源派来的人聊，英伟达的总股本大约是6亿股，股价在15美元左右徘徊，这意味着，这118.28万股股票，在当下股价还没有飞升的时候，价值就高达近1774.2

    万美元。

    漆昊非常清楚，随着深度学习领域逐渐开始出成果，英伟达的股价绝不可能停留在15

    美元，十年後，这个数字後面可能要加一个零！

    老黄看着漆昊眼中一闪而过的震惊，他知道对方听懂了。

    他靠回椅背，摊了摊手，语气变得轻松起来：「漆，不瞒你说，我本人在英伟达的持股也只有3.97%左右，我给你0.2%，是为了邀请一位能与英伟达一同定义未来的合夥人。」

    「你的QInet证明了算法的极限可以被数学突破，而我的工作，就是将这种突破转化为推动世界前进的算力，你负责定义天空的高度，我负责打造抵达天空的引擎，我们一起，怎麽样？」

    这番话，将漆昊的个人价值，提升到了时代定义者之一的高度。

    漆昊沉默了很久，久到老黄都以为他要当场答应了。

    然而，漆昊最终还是缓缓地摇了摇头。

    「黄总，感谢您的坦诚和令人震撼的远见，这个方案的分量太重了，我无法立刻给您答覆，我需要时间去思考一下。」

    「这是我能给出的最大诚意了。」老黄握住他的手，非常自信，认为对方不会拒绝自己，「没关系，我等得起，真正有价值的东西，都值得等待。」

    那张写着式子的白板照片，在被上传到普林斯顿数学系研究生大群後，起初并没有引起太大的波澜。

    毕竟，这帮天天跟庞加莱猜想，朗兰兹纲领死磕的纯数疯子们，在他们看来，白板上的这行式子书写极不规范，有些人还怀疑是哪个民科写的。

    「这写的是什麽玩意？同伦群的映射框架呢？测度收敛的前置紧致性证明呢？这跳步跳得连希尔伯特看了都要掀起棺材板了。」

    ——

    「这个是漆昊大神写的。」

    「这样啊，那情有可原了，希尔伯特的棺材板可以盖回去了。」

    群友滑跪的速度之快，让发照片的人都无语了。

    「不过真正有价值的东西，漆神会写到白板上？」

    「怎麽不会呢，大神有时候灵感来了，都会随手写写画画的！」

    「我们来逐—解析下，L（n）=inf{Ψ∈n}sup—{∈1^5}M（Ψ（））≥2π2。」

    「这里的门，一般人只看到了映射类，我找计算机的人问了下，结合上下文，它更可能指代的是一个由特定神经网络架构参数化後，所生成的所有可能的特徵提取器所构成的函数空间，这是一个无穷维的巴拿赫空间。」

    「而Ψ∈门，就是在遍历这个空间里所有的可能性，寻找一个最优的特徵提取器Ψ。

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    「这对应了深度学习中的架构搜索和参数优化，但漆昊显然把它提升到了泛函分析的高度。」

    「接下来是关键，sup{∈I^5}M（Ψ（）），I^5代表一个标准化的五维输入空间，比如一个归一化处理後的图像块的某种抽象。」

    「而M（Ψ（）），我猜测M不是一个简单的测度算子，它更像是一个基於豪斯道夫距离改造而来的。」

    「它衡量的不是输出值的大小，而是经过神经网络Ψ这个复杂的非线性映射後，输入空间附近的局部流形结构，被扭曲，摺叠的程度！」

    「所以，这一整块sup——{∈l^d}M（Ψ（））的含义是，对於一个给定的网络Ψ，我们在整个输入空间中，寻找那个能让它产生最严重几何畸变的输入。」

    「这代表了该网络性能的短板，是它最不擅长处理的情况。」

    有人忍不住打字反驳：「这也太夸张了！就算你的解释成立，那最後的≥2π2又是什麽意思？凭空冒出来一个常数下界？这不符合数学的严谨性。」

    这人立刻回覆：「这才是最妙，你还记得格罗莫夫关於流形的理论吗？」

    「换句话说，漆昊认为，一个神经网络想要无损处理信息，是不可能的，其性能极限，不是由计算能力或者数据量决定的，而是由载体本身拓扑结构决定的！他在用一个数学式子，给深度学习领域，划定了拓扑的边界！」

    「是吗？我怎麽感觉有什麽不对！」

    「我认为他说的是对的！」

    「谢特，也就是说，漆神又要在神经网络上整活了？」

    普林斯顿数学系研究生大群的截图，就像一枚被投入网际网路信息海洋的鱼雷，引起了一连串的连锁反应。

    起初，它只是在学术圈的小范围内流传，比如一些顶尖高校的内部论坛和群聊组里。

    很快，一位在科技媒体实习的博士生，知道漆昊最近的热度，嗅到了巨大新闻价值的他，匿名将截图打包发给了一家知名科技博客。

    第二天，当太阳照常升起时，《拓扑学：东方天才为神经网络再添新作？》这一篇文章出现在了数学圈和计算机圈。

    漆昊看到这篇文章後，陷入了沉思。

    不对啊，他当时没想神经网络的东西。

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