苏飞这一周多的时间天天泡在王正教授的研究室里看论文，对于陈阳教授给他的构想，他已经有了不少想法，并且进行了一些建模尝试，可以说进展飞速。

而这几日或许是因为科大讯飞的项目，顾亦如也是罕见地没有来烦扰苏飞，姜大校花也是神龙见首不见尾，林依曼小学妹据说正在备战期中考，vx都失联了。

可以说苏飞这几日是真正脱离了外界，沉浸在学术的海洋之中。

而杭市也已经悄然步入了十二月，真正步入了冬季，深秋转冬总是感觉突如其来的一般，前一天还暖和和的，后一天刺骨的寒风就直接给你一个暴击。

苏飞也是一大早出门的时候，冷风直扑脸庞，那个冷啊，把他冻得鼻酸头疼，身体一阵哆嗦，这才察觉到原来冬季已至。

他回寝室添了件上衣才出门，顺路去食堂买了两包子，直冲研究室。

当他到的时候，整个研究室就他一个人，倒不是师兄师姐们偷懒，而是这天气愈发寒冷，被窝的吸引力也就与日俱增，师兄师姐们大多开始了卡点上下班，缺勤是不可能的，毕竟王正教授对考勤简直苛刻到了入魔的地步，但是卡着点，能迟到一两分钟也绝不早到，在这个季节几乎成了研究生们的常态。

“师弟，怎么又是你？”周俞滴得一声刷完卡就走了进来，看到位置上的苏飞，不免一阵惊疑：“你这天天早到迟退的，比我们这群研究生还像研究生啊，要不要这么卷……”

“只是最近课题进展比较快。”苏飞解释道。

“陈阳教授的那个课题？”周俞顿时来了兴趣。

脑科学计划二把手陈阳教授给苏飞开小灶的事情，王正研究室里的人多少还是知道一二的，苏飞也在这个课题上咨询过几位师兄师姐，毕竟如果不使用灵感激发卡，单打独斗的力量也确实比不过一个团体嘛。

“一点点思路而已。”

“师弟你说的一点点，我怎么就不信呢？”

周俞一脸怀疑，这个师弟什么都好，就是老想着藏亿手，每次成果都往小了说，一副萌新的模样。

“俞哥，上次科大讯飞的那个项目怎么样了？”

苏飞对自己提出的那个想法还是蛮在意的，因为这是他下一个想要研究的课题，当时对科大讯飞的人提出这个想法看上去是免费送一个idea，但苏飞也是有自己的小算盘，让科大讯飞的人先去探探路，如果真如他所想的那样效果极好，下一个课题就有门路了。

“哦对，说到这个，还得多谢师弟你啊。”周俞咧嘴一笑，道：“我们用注意力机制搭配elmo尝试了几个简单的任务，无论速度上还是准确率上都没有因为有图像提取层而有所降低，算是把elmo这个模型完美地运用到了图像领域了。”

“目前的项目已经确定下来了，主攻短视频推荐，刘博和吴博也都没有任何异议，算是顺利进行了，估计要不了一个月，实验产品就能完成。”

周俞感激地看着苏飞，要不是有苏飞的提桉，就算那天能把项目确定下来，刘博和吴博这两个作为队伍主心骨的人也肯定有一人会存在异议，毕竟都觉得自己的方案更好，两人都争了半个多月了，周俞当时对这个状况也是头疼无比，还好他灵机一动把师弟拉了进来。

果然，苏神就是苏神，临场提出的一个新想法居然就有如此奇效。

“那就好，我还害怕我的想法没什么效果反而拖了你们的节奏。”

虽然嘴上这么说，苏飞心里却想着果然，这个结果没有出乎他的意料，这么一来自己的第三篇论文也算是有门路了。

他在transformer完稿的时候，就有考虑过下一篇论文，当时的想法是，既然elmo是把lstm这个基本模型单元做成了一个预训练模型，而且效果拔群，从而开辟了一个自然语言处理新时代，那是否能把transformer这个性能更好的模型单元也做成一个预训练模型呢？

虽然他当时有这个想法，但因为transformer的训练成本实在是太大了，在加入王正教授研究室前，他根本没门路去找能支撑这种大型训练任务的服务器，而现在，有王教授的算力支持，设备早已不是问题。

而他还给了科大讯飞一个初步的构想，现在看来效果也很不错，这就证明了把transformer做成一个预训练模型的想法是可靠的。

“嗯？怎么就你们两人？”

一个突然起来的声音让苏飞回过神来。

只见王正教授正拿着一叠教桉从门口走进来，脚步略微有些急促，两条浓眉皱成了一个川字。

“王教授。”

苏飞和周俞连忙打了声招呼。

“其他人呢？”

王正看着他们两人，皱着眉问道。

这空空荡荡的座位，显而易见，还没来啊。

苏飞默默吐槽。

“估计还在食堂……教授您怎么突然来了？”

周俞这话偏保守了，估计有几个还在被窝呢。

但王正这突然的查岗也让他有些懵，老板一两个月不来研究室都是常事，怎么这一大早的来个突击检查。

“最近这段时间研究室有点怠惰了啊。”王正说道：“我早上有课，但院里让我去开个会，想找小李帮我代个课。”

“这个点……李博赶得上也够呛。”

周俞看了下表，现在八点，看王正教授的匆忙样子，大概是早一的课，也就是八点十五，但他们研究室的上班打卡时间是八点半。

“教授，什么课啊？要不我给您试试？”

周俞见自家老板有难，挺身而出。

“呵呵。”王正毫不留情地道：“计算统计的em算法，你行么？”

卧槽，老板您那两声呵呵我真的很受伤啊。

周俞尴尬地干笑两声，道：“em算法我大概是不太行，这算法和机器学习高度相关啊，这不但要把机器学习吃透，数学还得很好，这谁能行啊……”

说着说着，周俞和王正两人的目光就慢慢移向了苏飞。

正准备阅读论文的苏飞发现研究室内一静，抬头对上了两人的目光。

卧槽，俞哥，就是你把鬼子引进了村的？

“小苏啊，你看这……要不帮我上两节课？”王正一脸为难道：“主要是你师兄太没用了一点啊。”

周俞在一旁受到了一万点暴击。

“教授，哪个班？”

苏飞无奈道。

“统计1802。”

嗯？

18级的？

统计那边怎么大四还有课？

“教授，上不好我可不负责啊。”

苏飞先打了个预防针，虽说em算法他早就烂熟于心了，但学的明白和讲得好那还是有差别的，不然干啥还要专门开辟出师范这一个专业？

这就剩十分钟了，纯属赶鸭子上架。

…

…

夏薇凉这一大早的正在位置上打着哈欠，大四还有课就离谱，这严重妨碍了她的考研备战，听说隔壁计科院大四都没课了，自家这个小破院怎么事情就那么多。

当然，心里bb再多，她仍然只能乖乖来，因为这节课是王正教授的课，王老师的名声那可不只是在计科院广为流传，只要和机器学习沾点边的院，那都是臭名昭着。

只要你敢缺勤，王老师就敢给你平时分打零。

那可真是把狠心两个字刻到骨子里的男人。

门口传来了由远及近的脚步声，原本有些吵闹的班级瞬间安静下来，来了来了，辣个男人来了。

下一瞬就，门被打开，来者不是那个板着一张脸且脸上都写着狠心两个字的王教授，而是一个眉清目秀的少年。

全班为之一静，因为这少年的样子简直就是和他们同一个年龄层一般。

要知道，这种算法课程，没有比较深厚的学术底蕴哪能上去讲，代课的一般都是二十六七的博士，这突然乱入一个少年，让众人都是有些措不及防。

而夏薇凉更是感觉头顶微凉。

她张了张嘴，目瞪口呆：“大神？！”

“夏薇凉？”

苏飞也是一脸震惊。

对啊，这妹子之前有说过是统计学的，也是大四正在准备考研，但这未免有点太巧了吧。

夏薇凉嘴巴张大得如同能塞下一个鸡蛋，虽然她很早就知道苏飞的学神本质，但对方的上升速度就像坐火箭一般，英竞第一、脑竞金杯、aaai论文，最离谱的是，这一转眼俩人都成师生关系了？

夏薇凉的内心狂奔过一万只羊驼。

苏飞感受到这有些尴尬且寂静的氛围，他率先开口说道：“大家好，我是苏飞，王正教授这节课有点事情，就由我来代课，因为是第一次讲课，有什么讲不明白的地方，还请同学们积极提问。”

苏飞？卧槽！

许多人听到这名字顿时目瞪口呆，难怪从刚才开始就一直有种熟悉感，原来是这位闻名江大的大神！

这位大神的照片在江大论坛上曾经广为流传，当然，大多数人也只是匆匆一撇，所以印象不深，而此时苏飞报出名字后，沉在心底的那一丝印象就浮上心头。

“是elmo预训练的那个苏飞么？”

有个男同学脱口而出。

“同学，你这知识水平不低啊。”

苏飞听到这男同学的话颇有些诧异，一个本科生，居然就知道预训练了？

要知道，自然语言处理一般都是研究生才会接触上，至于预训练这种前沿算法，基本都是博士生才熟知，江大果然藏龙卧虎！

“苏神，你的这篇elmo是今年保研复试的英语论文理解题……”

这男同学说到这个颇有些闷闷不乐，仿佛是想起了不太美好的回忆。

他当时看到这论文的时候就懵了，这都是啥变态的题目，让我一个小小本科生从统计学角度来理解这种aaai的顶级预训练算法论文？

这导致他复试就真瞎几把操作一通，操作完还被原本乐呵呵的复试教授骂得狗血喷头。

最诡异的是，还tm被录取了。

因此，elmo预训练就在他心里留下了一个不可磨灭的印象。

苏飞听到他的回答，整个人一愣，随即就想起了自己保研华大的时候，论文翻译和理解也是elmo，想到此处，他感到一阵好笑，计科系就算了，怎么连统计学保研都来蹭一蹭elmo，这是不是太疯狂了，毕竟统计学的同学们又没什么算法经验。

“抱歉啊，本科生理解elmo还是有点难度，想必给你造成了一点麻烦，希望结果是好的。”苏飞失笑说道。

本科生理解elmo还是有点难度……要不是你丫这本科生直接创造了elmo，能有这么离谱的事嘛。

这位男同学此刻的心里只得默默吐槽。

此时，班级里已经有点沸腾了，毕竟苏飞的大名广为流传，在座的各位基本或多或少都听过，他们知道，苏飞这个学神，非常牛逼，甚至隐隐超过了那个传奇校花姜倾雪。

“咳咳，同学们，我们开始上课。”

苏飞干咳两声，压下了有些喧嚣起来的班级。

他把王正教授给的ppt直接投到了屏幕上，打开教桉，便说道：“我对em算法的理解其实多是来源于机器学习的贝叶斯算法，关于计算统计学的话，我倒是也阅读过与此相关的一些优化算法，我觉得统计学角度的em算法和机器学习的em算法其实就是共通的，只不过理解角度有些许差异，我会结合机器学习来给大家讲一讲。”

“可能大家都清楚em算法是一种迭代优化策略，分为两步，一者为期望步（e步），一者为极大步（m步），通过这两步的不断迭代以此得出最优解，所以被称为期望最大化算法（em），其实在机器学习的强化学习中，类似的迭代算法非常多，诸如蒙特卡罗同步和异步策略，又如q-learning算法……”

台下的同学们其实是有些懵逼的，因为台上这位大老的思路跳跃得实在是有些快，从em算法跳到机器学习的一些相似算法剖析了一通，然后又从数学角度浅浅理解了下，最后又跳回统计学这边。

部分算是学霸的勉强还能跟上，剩下的那就全是一脸“我是谁，我在哪，我在干什么”这哲学三问的脸。