就像诺奖级成果不一定真的能获得诺奖一样。
就算林灰在生成式文本摘要方面鼓捣出的东西对于这个时空能称得上是博士级甚至更高级别的成果。
但想藉此一步到位获得博士毕业论文也是很有难度的。
毕竟此前林灰搞得学术内容其主要呈现形式都是围绕着生成式文本摘要这样一个算法专利的。
这个时空西方对于专利形式的学术成果更倾向于将之视作偏向于实践的东西，亦即工程上的成果。
而仅仅依靠工程方面的成果想要一步到位弄到博士方面的成果是很麻烦的。
虽然涉及到生成式文本摘要在学术上的收益这个稍微低于林灰的预期，不过问题不大。
林灰觉得学术上步子太大也不完全是好事情。）
既然短时间不搬运生成式对抗网路。
那刚才关于生成式对抗网路的思考岂不是等同于白白浪费脑细胞？
当然不是。
很多时候思维大概就是在一些漫不经心的思考中获得新的启发的。
关于生成式对抗网路这方面的思考，林灰突然意识到他还有一笔巨额的隐形财富。
那就是前世的人工标注数据。
虽然没太认真翻看前世一同携带来的信息。
但人工标注的数据林灰不可能是没有的。
尤其是前世那些企业级硬盘里面绝对不可能没有人工标注数据。
就算没啥图像的人工标注，涉及到一些文本的人工标注，绝对是不可能少了的。
毕竟这种东西相当实用，而且文本标注其实也不是很占地方。
要知道涉及到神经网路学习训练或者说深度学习训练在模型构建的时候可是需要大量的人工标注数据的。
尤其是监督学习和半监督学习更是需要大量的人工标注数据。
通常一个模型在架构的时候需要很多的人工标注的数据。
在调整的时候也需要很多的人工标注数据。
举这样一个例子：
在图象识别里面，经常我们可能需要上百万的人工标注的数据，
在语音识别里面，我们可能需要成千上万小时的人工标注的数据。
涉及到机器翻译更是需要数千万语句标注数据。
说实话作为一个来自前世往后几年的技术人员。
此前涉及到人工标注数据的价值林灰还真没太当回事。
但现在看来，这玩意的价值此前明显被林灰忽视了。
林灰记得在前世2017年看到的一组数据说得是涉及到人工翻译的话。
一个单词的费用差不多是5—10美分之间，一个句子平均长度差不多是30个单词。
如果需要标注一千万个双语句对，也就是我们需要找专家翻译一千万句话，这个标注的费用差不多是2200万美元。
可以看到数据标注的费用是非常非常高的。
而这仅仅是2017年的数据标注成本。
在现在的话标注成本岂不是意味着更高的数据标注费用？
要知道现在几乎不怎么注重无监督学习。
83书屋：（www.83shu.com）