前几天，李晓军教授的确在相关论坛发帖，称自己团队拟合的准确率达到了100%。

王栋设定过，如果发生了这种情况，机器应该第一时间通知他。

所以，在那条消息发出一分钟后，他就出现在李晓军教授面前了，当然，顶着的是王梁的脸。

他向李晓军说明了身份，并要求核查他的工作。

李晓军态度有点奇怪，但还是痛快地同意了他的要求。

李晓军团队的方法其实很简单，就是用了一个非常庞大的深度模型来拟合。

之前，各种结构的深度模型王栋都一一尝试过，其中就包括李晓军采用的这个模型。

模型没有什么特殊之处，李团队的训练过程也没有什么特殊之处。

所以，这里一定有什么东西搞错了。

王栋在测试集上跑了一下，准确率的确是100%。

他对模型各层的潜在表示进行了分析，很快就发现了问题。

网络里第二层的表示就已经是正确的输出结果了，后面的几百层实际上一直在做恒等变换。

仅用一层神经网络就能拟合智能解译模型？真是离了大谱了。

算法如果没有问题，那就是李晓军用的这台计算机有问题了。

他在超级机器的帮助下，对这台计算机的工作原理进行了解析，原因马上就找到了。

李晓军教授成功申请到的自由行走资格，是去研究连续学习算法。

这个王栋印象深刻，因为他们对计算速度和算力的要求极其离谱，是他看过的申请书中最离谱的一个。

离谱到，虽然那是五年前的事情，王栋还是马上就想起来了。

他审核申请书时，觉得那样的计算平台根本不可能存在，然而，机器竟然承诺可以提供。

王栋当时也没有深究，机器说行就行呗。

现在看来，机器的承诺竟然是以智能解译模型为基础的。

也就是说，在计算过程中，该计算平台进行了大量的智能决策，对数据进行了筛选和压缩，才达到大规模减少实际算力开销，并加快计算速度的目的。

用这么一个计算平台来拟合，不就相当于用智能解译模型来拟合智能解译模型自己么？拟合准确率当然是100%了。

当时，王栋很坦率地把情况通报给了李晓军，并劝他把刚才那个消息撤回来，今后也别再用这个计算平台进行拟合实验了。

李晓军从善如流，在消息发出二十几分钟后就把它撤了回来。

然而，在别的研究者看来，这就是一个学术大乌龙。

对这任务非常上头的那些人，一致认为李晓军是在对他们发动群嘲技能，所以一个个恨得牙痒痒的，找到机会就要刺上两句。

王栋对此也没什么好办法，他总不能自曝身份跑过去替李晓军辩解吧。

看着在台上低着头一言不发的李晓军，王栋觉得自己似乎欠了他一份人情。