第875章 交流（4K）(1/5)
第875章交流（4K）
俞兴和扎克伯格都有很多公司事情需要处理，注定不能在新加坡反复拉扯。
不过，在扎克伯格临走之际，俞兴秉承著来都来了的心情，在第三次会面依旧没有取得谈判进展之后拉著这位国际巨头掌门人做了一个小小的交流分享。
脸书在国际社媒市场的垄断性不用多谈了，在数据丑闻没有爆发之前，也在脸书没有全力押注元宇宙之前，俞兴对于这位年少成名的B0SS也还是挺好奇的。
他打算把这场分享放在抖音和Mus上，也算一种对科技领域的宣扬。
扎克伯格刚开始只是出于礼貌的答应和交流，但在听到俞兴聊了几个问题之后不由得就变得认真起来。
俞兴上来就提到的是去年在深度学习领域出现的重磅论文「AttentionisAllYou
Need」，它提出了一种全新的模型架构Transformer，用来代替传统的递归神经网络RNN和卷积神经网络CNN结构。
这也正是AI领域狂飙猛进的关键性技术突破。
只是，论文是在6月份发布的，学术界这半年对它还比较质疑，或是认为纯注意力机制无法替代RNN的时序建模能力，或是认为它只在翻译领域存在特殊优化效果，不具备通用性。
但是，包括谷歌大脑、0penAI等拥有更多算力和人才的研究部门，他们已经完成了复现并意识到这种全新架构的潜力，俞兴这边同样收到了来自国内深度学习基金会DLF的完
整报告。
这份报告递来的时间可能比谷歌它们内部的判断要晚一些，但陈天奇、吴恩达等人这次是联名递交，还引用他们与国外同行的交流，认为「这个东西可能会变天」。
脸书同样是这样顶尖机构里的一员。
扎克伯格没想到俞兴会和自己聊这个，毕竟脸书内部也在判断这方面的潜力。
因为这次的交流分享基本不涉及商业秘密，仍然在新加坡蹲著的兰小欢就担负了掌握镜头的工作，但他敏锐注意到这两位B0SS聊起深度学习的时候似平变得不太一样，最明显的改变就是扎克伯格不再使用中文，而是直接改成英文来交流。
「AI肯定是通向未来的道路，但Transformer能不能走通还需要更多的验证。」扎克伯格就著这个话题反问，「俞总是怎么看的？」
俞兴听到这个问题，特意示意镜头，然后才说道：「我觉得目前出
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