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沈清雪和团队为公司初期的成功而欢欣鼓舞，陈阳的心思却早已飞到了更远的地方。
“星眼”
验证码的营收，只是“餐前甜点”
。
他锁在办公室里，看著机房的伺服器集群正24小时全速运转。
新买的几张显卡在烧灼，他们正在为一项真正的“世界级”
工程进行著最后的衝刺。
他打开imagenet2012的官网
这个由华人ai大佬李飞飞牵头的比赛，堪称“ai界的奥林匹克”
。
从2010年开始举办，其核心就是让计算机认识现实中的物品。
它有一个前所未有的超大规模图像数据集——足足有1400多万张经过人工標註的图片，超过2万个物品分类。
而比赛的衡量標准就是谁的ai模型能更准、更快地识別出这海量图片中的內容。
陈阳很清楚，在2012年这个时间点，所有参赛的顶尖学术机构（如斯坦福、伯克利）和科技公司（如谷歌、微软），都还被困在“老办法”
里。
他们的识別错误率已经陷入了25%以上的瓶颈，数年都难以寸进。
对学术界来说，这几乎是一堵无法逾越的高墙。
这是ai“看”
世界能力的终极考场，也是一战成名的最佳舞台。
这也正是他最好的机会。
在上一世，2012年的冠军（alexnet）即將登场，它就像是教会了电脑如何搭积木，成功搭了10层楼，让ai变聪明了。
但这个“10层楼”
的设计，已经是那个时代的极限。
所有人都发现，当他们尝试搭20层、30层时，“大楼”
（模型）反而会『塌掉（效果变差）。
“而我，有1000层楼的图纸。”
他要拿出的，是基於“残差网络”
（resnet）理念的进阶版模型。
resnet本该在2015年才出现，它解决了深度网络训练时的“退化”
问题，是真正意义上的革命性架构。
陈阳要做的，就是让这场革命提前整整三年爆发。
它就像是给“大楼”
发明了『承重柱和『高速电梯，让楼可以轻鬆盖到100层、甚至1000层！
楼层越深，ai就越『聪明，识別能力將呈指数级暴增。
陈阳比任何人都清楚，正是因为有了深度学习的出现，让计算机第一次真正“看懂”
了世界，能准確识別出海量的物体——行人、车辆、交通信號、车道线……
这，正是为后续整个“自动驾驶”
行业奠定的技术基石。
没有这个地基，所有自动驾驶的设想都是空中楼阁，根本无法上路。
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