“啊？拉钩就算定下来了？”
“对啊。”
李月随即也伸出了手，两人小手指勾连，大拇指对在一块。
“拉钩上吊一百年不许变。你怎么不说。”
“幼稚。”
“你说嘛。”
“好。拉钩上吊一百年不许变。”
“对了。”齐凡想起些什么，“你的饭卡快没钱了，有空给我充点。”
“奥，我知道了。”
“哎呀，软饭真香。”
李月只是咯咯直笑。
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当晚，实验楼301室。
很久没出现的齐凡总算现身了。
“齐凡，你总算来了。最近忙什么呢。”许阳和他打招呼。
“没啥，就结了个婚。”
“啥？”许阳以为自己听错了。“你和谁结婚。”
齐凡忽然想起来，好像还没他们介绍过李月，“有机会再给你们介绍下。先说正事，模型调的怎么样了。”
许阳皱眉道，“错误率控制在22%。但是，我觉得我们现在的技术路线，完全没有实用价值。我们这种提前将符号分门别类的做法，人为干预的太多了。完全就是抓着模型的手，手把手在教它干活。”
“这和传统方法已经没什么区别了，完全就和人工智能这几个字背道而驰。”
齐凡理解许阳的意思。所谓的人工智能，其最大的特点是“智能”二字。既然标榜了智能，那就不应该引入过多的人工干预。如果还需要人在一旁伺候着才能干活，那真就成人工智障了。
从这一点上来说。齐凡发布的XCNN_DT模型更接近人工智能的概念。
虽然XCNN_DT也需要一些人工辅助，但是这和四人组目前采用的技术路线完全不是一回事。
XCNN_DT需要的是人工告诉它，每个符号的含义。而后者则是需要人工提取每一类符号的特征。
这其中的差别就好比：XCNN_DT只需有人拿一张写了“0”的图片，告诉它这个符号是0。而后者则需要人告诉它，这个像圆圈一样的是0。
这粗看没什么差别，但深究的话差别大了去了。
因为让模型读取符号是很简单的，把符号的照片喂给它就行了。
可是像模型描述一个符号的特征就麻烦了。比如：“0”是一个圆圈，那2、3、4、5、6呢？如何描述。A、B、C、D、E呢，更加不好描述。
因而许阳才会说，他们眼前的方案就是抓着模型的手，手把手教模型干活。
齐凡正想安慰许阳。不曾想张开先开口了。
“我们不过就是一群本科生，又不是要搞什么改变世界的大发明。比赛就是比赛，你想那么多干什么。我们只要比其他参赛者的错误率低就算赢了。”
齐凡趁势安慰，“话糟理不糟。比赛就是比赛，实用性不在比赛规则之内。”
齐凡仍旧不想公布自己的XCNN_DT模型。
他觉得，此刻要是公布了，就有些不好说了。就怕搞个集体主义啥的，更怕学院的其他老师掺和进来。
因此，倒不如就让XCNN_DT在完全公开的github上野蛮生长自由发酵吧。
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