包括但不限于对于林灰论文补充内容的浓厚兴趣以及对人工智能未来的期许会同社会层面引发争议的担忧。
甚至连同林灰对此前收购她的那项专利用途的一些猜测也一并说给了林灰。
不知道为什么，自来到中国之后，尹芙·卡莉感觉相比于以往那种相当有主见的状态。
此时的她对待事情似乎有了一些变化，现在的她纵然心中有了一定的判断。
她也更希望能在林灰那再印证一下她此前的猜测。
听着尹芙·卡莉的表述，林灰没想到就先前的那篇论文内容上在他看来的一些已经相当常识内容的补充。
居然能被尹芙·卡莉赋予那么多的期许。
尹芙·卡莉一脸期待的小表情，不知为什么总让林灰想到在渴盼着肉吃的小狐狸。
不过，林灰这次恐怕是要让尹芙·卡莉失望了。
在论文补充的一些内容虽然是领先这个时空的。
但为了避免出现领先一步是先师领先两步仙逝的情况发生。
即便是进行搬运，林灰实际搬出来的东西也是很克制的。
就拿尹芙·卡莉给予高度评价的预训练机制吧。
虽然将预训练机制引入到自然语言处理的机器学习方面确实在这个时空具有相当意义的开创性。
但林灰心中是清楚的，他所搬运的预训练机制只能称作为萌新水平。
林灰搬运的“预训练”是基于普通的神经网络语言模型进行的预训练。
距离真正稳妥的基于transormer的预训练模型在应用效率方面要差得多。
至于林灰为什么不直接搬运更成熟的基于transormer的预训练机制呢？
原因很简单，毕竟眼下还没有transormer，现在搞出来一个基于transormer模型岂不是滑天下之大稽。
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而至于说尹芙·卡莉同样抱有很大期待的“深度学习”。
虽然林灰确实是能鼓捣出真正意义的深度学习的。
但暂时似乎没啥必要，涉及到深度学习这个方面林灰并不打算将其放在自然语言处理这个方向推出。
至于林灰不打算将真正意义上的深度学习在自然语言处理这个方向推出，为什么在现在论文中还提到深度学习？
那是因为这个时空的几乎所有神经网络学习方面的科研人员几乎都迷之自信地将他们搞得神经网络学习冠以深度学习之名。
这样的话林灰搞得神经网络学习应用纵然实际上没那么深，不冠以深度学习之名岂不是显得低人一等？
至于说尹芙·卡莉所看中的迁移思想。
虽然长久时间线来看，迁移学习确实能做到尹芙·卡莉所期待的那样跳脱出自然语言处理的小圈子迁移到全部ml领域。
但短时间内实际上还是比较难的。
尽管有这样那样的困难，但林灰并没有打击尹芙·卡莉的积极性。
反而给尹芙·卡莉描绘出一副更加恢弘的场景。
这画饼的样子甚至让林灰想起了前世自己的领导。
不过林灰对此丝毫不愧疚，前世部门领导画的大饼只是虚无缥缈而已。
而林灰所勾勒的蓝图却一定会实现，毕竟这在前世已经验证过了。
路再长长不过脚，终有一天林灰会将其所描绘的统统实现。
而且林灰已经在朝着他所勾勒的蓝图迈进了。
林灰在此前论文中进行补充的内容虽然并没有尹芙·卡莉期许地那么强，但至少也在进步。
甚至有些进步相对于这个时空的科研现状来说很多是从0到1的。
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