他其實不太確定這些純理論的東西是否真能落地。
起碼就目前那篇論文的成果來說，還沒有完全解決引入噪聲帶來的計算複雜度提升問題。
能夠讓這位菲爾茲獎獲得者主動打電話詢問，起碼證明了喬源關於勒讓德猜想的論文，已經獲得了這位研究一輩子數論的數學家的初步認可。
這既說明了這篇論文的潛力無限，更說明了論文作者有著強大的科研能力。
再加之袁意同還想著把這個新人給藏一段時間，邁克爾·喬丹自然不介意推上一把，加速一下喬源露臉的程序。
畢竟等待勒讓德猜想審稿的週期必然會很長。
這種世界性的數學難題，審稿過程本就突出一個慢。
一幫老學究恨不得要帶著顯微鏡去找其中的漏洞。更別提這次還是用的最佳化的方法。
除非所有審稿人半點錯誤都挑不出來，才會同意釋出。
最重要的是，如果微軟真能把這個qiao挖到手，那肯定要歸功於今天他的舉薦。
隨口一個推薦，就可能獲得一位學界新秀未來幾十年的友誼，何樂而不為呢？
“哦？論文題目是什麼？”
“噪聲強度對ngev擴散收斂速率的共振效應分析。”
“找到了，竟然在主頁？看來很多人看好這項研究？作者是華夏人呢？”
“對。”
——
“好吧，喬丹教授，你認為他的這項研究能在哪些方面為我們提供幫助？”
“這篇論文的核心是證明了在凸最佳化背景下，向ngev擴散過程注入特定強度噪聲，能顯著加速器收斂到最優解的速度。
這超出了目前一般對噪聲研究的梯度，也就是簡單的噪聲有益性研究，而是證明了存在一個最有的共振噪聲強度區間。
對於理論學界來說這個結果是有一定顛覆性的。挑戰的是噪聲總是有害的，需要最小化的這一傳統觀點。
在這一理論的支援下，如果我們能為新一代的azurel平臺最佳化器庫注入智慧噪聲，能夠自動逼近最合適的噪聲強度，意味著能大幅度提升模型效能的同時，降低調參成本和訓練時間。
而且我們都知道，非同步分散式最佳化中，工作節點引數過時本質上是注入了一種特定的、與系統動態相關的噪聲。
如果正如論文中說的那樣，這種延時噪聲未必總是有害的，那我們可以做的事情就很多了。不管是做演算法還是系統，可以嘗試讓這種延遲的統計性落在有益範圍之內。
以達到加速收斂的效果，也就是共振效果！當然這些都需要更深入的理解延遲分佈與最佳化動態的相互作用。
這也是我想邀請這位論文作者新增到我們研究的根本原因。毫無疑問，針對這種理論的研究，作者及其團隊已經走在了世界前列。
雖然我暫時還不敢保證這一思路一定奏效，但不管如何這畢竟是未來雲計算平臺乃至ai技術突破瓶頸，向前發展的一個可行性極高的路線。”
“你覺得這個結果主要是通訊作者做出的，還是一作。當然我理解數學論文主要是看一作。但他們的主要工作單位留的似乎是通訊作者單位。”
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