第73章(2 / 3)

行行行,”许令宜放弃了,“你们年轻人谈恋爱,我理解不了。”

冯栩安在这边嘴硬,心里倒是烙个印儿。这事儿在心里浅浅发了芽,时不时想去看顾一下。

许令宜又开始好奇起来,“不过你找这楼清川要干嘛,聊你那个 AI 公司的合作还是怎么?”

“想先了解一下。说合作什么的……太早。”

在创业这件事中,她并不觉得她拥有足够的资源自给自足。在她确定自己要发展 chatbot 的那一刻,她认定,这是个绝妙的点子。她拥有编程的基础知识,了解财务和公司运转,又认定这行业是极大的风口,她确定,这是属于她的天时地利人和。

她需要一个顶尖的建模团队。卷福老师堪称她的贵人,雪中送炭一般将楼清川送入她的视线。

楼清川,毕业于麻省理工,博士,去年进入迈阿密大学做助理教授。研究方向为人工智能中的对话型机器人,曾在顶级期刊中发表十余篇论文,论文质量及引用次数均为同期中的佼佼者,算半个天才,剩下一半不足用勤奋补了。

对于冯栩安来说,认识楼清川是一个非常好的起始点。

讲台上楼清川被教授叫上了台。今日的讲座是关于团队在对话式 AI 领域目前的最新进展,尤其强调深度学习在自然语言处理(NLP)中的应用。楼清川嗓音清澈,虽然看起来非常年轻,但知识沉淀的气质让他说起话来自带天然的信服力,加上长得也赏心悦目,如此枯燥的东西被他讲出来,也不至于让台下全体昏昏欲睡。

“Seq2Seq 模型中,编码器将用户的问题转化为一个固定长度向量,而解码器根据这个向量生成输出序列,通俗来讲,就是 chatbot 的回复。但是我们现在面临着一个核心挑战,我们如何让 chatbot 理解对话的上下文,从而生成连贯回复?这对模型的记忆能力提出了挑战。”

“我之所以选择财务这个领域,是因为财务数据具有标化的潜力。一个公司内,月末季末的工作量巨大,财务报表,各类分析,现金流预测,如果应用人力,可能迟迟找不出错误的那一笔活动。但应用 chatbot,可以快速命令机器人进行数据分析,抓取到错误和遗漏信息……”

“我的亲娘啊……”许令宜打了个哈欠,“这哥们要是平时也这么说话,我要是他女朋友,我也得去纽约啊……他二十九还是九十二啊,说起话来一整个就一老头子啊……”

冯栩安心中暗暗算着,也不怪他说自己这项目小儿科。他讲这些东西专业性极高,站在他的角度看她的项目计划书,那真是过家家。但她不怎么在意,这本来就是一次作业,更多是按照老师的要求准备,必定不能全面。

现在最关键的,是她手上的这份材料,这才是她真正的心血。

她感兴趣的方向与楼清川的方向有些差异,但不大。她更想做面向大众的通用型答疑 chatbot,而非特定针对某个领域。但是没关系,她现在多少也有些财务背景背书,跟着楼清川先了解些什么,对她也有利。

讲座散场前,冯栩安就提前埋伏在了大门口,打算等楼清川一出来,就给他按住。门口人陆陆续续涌出来,蓝眼睛的,黄头发的,高的矮的,胖的瘦的都见了一遍……

楼清川人呢?

后门那边漆黑的走廊里,隐约有一个轮廓,是个穿着黑色衬衫的背影。

他竟然从后门走了。

冯栩安快跑几步,追了上去。

“楼教授!”

人流已经散的差不多,估计他从后门离开也是为了躲清闲。此时后门附近空旷幽深,她的声音活泼而洪亮,足以绊住他的脚步。

“你好,又见面啦!”冯栩安笑笑,“今天