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首页不朽从二零一四开始第76章 老同学

第76章 老同学

    得益于思考能力的加持,以上思考只是短短一瞬。

    在约翰·麦克斯韦离开后,林枫也打算离开了。

    毕竟这边很多人都是来自麻省理工以及哈佛的。

    前身本科哈佛,硕士在麻省理工。

    整整六年时光,说不上多少熟人呢。

    为避免不必要的麻烦,林枫觉得还是三十六计走为上计。

    倒不是说林枫排斥社交。

    但遇到些和原身有些奇怪瓜葛的人,尤其是要是遇到些有负距离交流的人。

    林枫到时候该怎么办呢?

    结果怕什么来什么,当林枫正准备走呢,突然有人给林枫打招呼。

    当然呼唤的是原身的名字。

    也正是因为如此,搞得林枫一时之间还有点发愣,短暂失神之后才反应过来。

    林枫定睛瞧向刚给他打招呼的人。

    看起来跟林枫一样年纪,也是二十三四这样。

    眼前的女的留着一头金黄色的卷曲长发,不过样貌却是典型的华国面孔。

    面容姣好,笑容甜美,身材也很棒,一对车灯很是晃眼。

    “真的是你诶?看你刚才没反应,我还纳闷呢。

    我就说嘛,还是跟当年一样那么帅,怎么可能认错人呢。”

    “好久不见啊,老同学!”

    此人主动跟林枫打招呼。

    老同学???

    林枫按照这个方向思索,很快就有了一个大概的轮廓,眼前这个似乎是原身在国内读高中时候的同学。

    林枫搜肠刮肚,终于从记忆深处找到了此人的名字:“噢......你是李雪宁吧?确实好久不见了。”

    连带着还回忆起很多过往的瞬间。

    这个人高二的时候跟原身还告过白,不过被原身婉拒了,之后倒也一直相安无事。

    呃,说实话林枫是很烦遇到这种原身前世感情纠葛的。

    尤其是怕遇到一些负距离的。

    太尴尬。

    连原身之前那个女朋友林枫就很怕联系方式没删干净,疯狂又加了一堆保险措施。

    没想到还是遇到这种有纠葛的。

    还好并没有过分的接触。

    不然林枫不知道会有多尴尬。

    林枫一时之间也不知道该感慨点太背还是世界太小。

    不过想来当年事应该也早就过去了吧。

    毕竟原身被此人告白已经是高二的时候了,而今都过去好多年了。

    时间能抚平一切,

    估计也没什么波澜了吧。

    “你还记得我名字啊?不过现在我叫Shelly Lee, 我入籍了这边。”

    “当然,你叫我以前的名字就好。”

    李雪宁说道。

    呃,香蕉人?

    黄皮白心?

    林枫已然是见怪不怪了。

    从原身的记忆来看,这种人也丝毫不少。

    在留子里面很常见。

    有的是见惯了花花世界,不想再回去规矩做人了。

    有的是直接没有家了。

    还有的呢有家不能回。

    林枫也无法干涉别人人生选择,只能说尊重个人命运咯。

    反正退籍费250很能说明问题了。

    “真是没想到会在这里碰到你,你这些年都忙什么呢?”李雪宁继续好奇地问道。

    林枫简单说了一下:“没忙什么,就一直读书呗,现在在普林斯顿大学读博。”

    瞬间得到了一阵恭维:“厉害啊,不愧是学神啊,当年你学习就特别厉害,现在都读到博士了啊?

    我记得你当年本科就是去的哈佛啊,现在在普林斯顿了?

    一路都是顶尖高校,真是让人羡慕啊。”

    林枫摆了摆手,反问道:“一般般吧,你呢,你这些年怎么样?”

    “我就不行了,我当年去了纽约大学学计算机,本科毕业后又去了加州伯克利深造,前不久刚入职Apple。”

    原身所在的高中也不是普通高中。

    普通高中学生一门心思奔着高考去。

    而原身所在的高中学生一门心思奔着国际名校去。

    因此李雪宁这样的成长轨迹,林枫倒也不意外。

    说起来Apple早些年入职也不算麻烦,但随着苹果一路走高,没特别牛掰的成绩,想校招入职苹果基本上也得美本加美硕了。

    “对了,你现在在Apple做什么工作呢?”林枫继续询问道。

    “林枫,现在我负责Siri的开发。”

    李雪宁一边说,一边将林枫引到了一个写着智能语音调试实验室的地方。

    走到工位上,李雪宁拿起一个macbook递给林枫。

    林枫看到,屏幕上显示着一堆复杂的代码。

    “这是语音模型的训练?”林枫问道。

    李雪宁的脸上难掩兴奋:“你还懂这个?”

    林枫心说废话,劳资前世干得啥?

    跟人工智能有关的训练都快折腾死了好不好。

    好吧,好像也真的折腾死了。

    话虽如此,林枫也只是淡定表示道:

    “略知一二罢了。”

    林枫很谦虚,不过李雪宁却很高兴。

    因为在她看来共同语言更多了。

    林枫哪知道这些心思。

    林枫感觉自己现在虽然罗马出身了,但还是牛马习惯啊。

    忍不住过问一些技术相关的内容。

    林枫继续问道:“Siri问世都好几年了吧,怎么还从这训练呢?”

    李雪宁解释道:“Siri确实已经上线很久了,但奈何问题也一直存在。

    我们一直在研究如何让它变得更智能,更加贴近用户需求。”

    林枫饶有兴致地看着屏幕上的数据,问道:“这么官方的吗?不会涉及商业机密吧,那我就不问了。”

    李雪宁笑了:“啊?怎么会呢?这都上线好几年的产品了,哪有那么多秘密。

    只是我们工作的方向很无聊罢了,无非就是继续在语音识别上做没完没了的优化。

    毕竟可不是所有人一张嘴就是播音腔。

    Siri得训练到能更精准地理解不同口音、方言,甚至能在嘈杂环境中识别出用户的语音命令才算过关。

    另外,我们还得提高Siri对用户需求的精确研判……

    烦死了!”

    “那要训练到什么程度才可以啊?”林枫问道。

    “我也不知道要训练到什么程度才可以,大概要能让用户能更加自然地同Siri对话,Siri要能通过上下文和用户的习惯做出更精准的回应。”

    林枫认真地听着,暗自摇头。

    怪不得李雪宁觉得工作枯燥呢。

    迟迟没进展得不到正向反馈可不就是会觉得枯燥嘛。

    想要做出精确回应可没那么容易。

    要提高对用户需求的精确研判现在估计也是巧妇难为无米之炊。

    没有效率更高的语义分析能力,现在一门心思要提高Siri对用户需求的精准研判估计也是浪费感情。

    记忆中,前世Siri真正获得进化还要等到2018呢。

    前世Siri在2016年通过ioS 10系统的发布,向第三方应用软件开放了功能接口,进一步扩展了其功能和应用场景?。

    而在2018年,Siri在性能、可扩展性和可靠性方面取得了重大进展。

    而得到这样的成绩也是取决于应用了最新的机器学习技术。

    现在的话,没有人工智能方面的各种理论突破以及新的更高效的工具诞生。

    可不就是做无用功吗。

    不过没进展也不是坏事,不用担心被卸磨杀驴。

    似乎是看林枫很好奇,

    李雪宁说道:“这里有Siri的内测型号,你倒是可以试试同Siri进行下沟通?”
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