这本书是按照学霸+读书创业的方向来走的。
    有朋友说，高中因为有高考主线，所以还很好，但上了大学马上就“高开低走”。
    这是我的问题，我並没有考虑到並不是每个人都能清楚神经网络大模型的发展歷程，重要时间段。
    如书中所言，现实中，神经网络/深度学习领域，进入90年代后一直遇冷到了2006年——直到辛顿在nature上提出深度信念网络，nivdia开启cuda，李飞飞创建imagenet数据集。
    直到这时，算法，算力，数据，三驾马车勉强凑齐。
    但深度学习领域还是冷。
    （可能大家听过一个笑话，x度的自动驾驶里面，有上百万个if else……）
    那会为了提高研究热情，李飞飞让人免费用数据集又搞训练比赛……
    可以说，大模型就是一帮坐冷板凳的科学家坚持走出来的。
    现在回到书中，时间是2000年。
    大家有个普遍的误区是认为有算力、超算就可以搞训练。
    不是的，深度信念网络（dbn）逐层预训练是串行逻辑，分布式只会增加延迟，而超算都是分布式集群的，哪怕银河二號超级计算机，都不如一块奔腾4跑得快。
    但你说能训不呢？那当然还是能的。
    搞两个双路cpu的伺服器，优化一下逻辑，大概只需要跑个几个月就行——这还只是对辛顿那篇论文的验证……
    可跑几个月，也太不现实了，我敢写，您也不敢看啊！对吧？
    就算是辛顿老爷子那种狠人，也是在06年的伺服器上跑的，而不是00年……
    所以按照学霸文的路径写校园，就只能到处装逼，从课堂装到实验室……从同学装到院士。
    但b你是装了，完了你的成果一点拿不出来……那算什么？
    所以从开书的时候，就设计大学后走商业路线搞钱，完了订製超算，稍微跑快一点——因为跑完你还得调参吶！
    现在书中剧情马上到游戏公测，到时候就有钱了，而且进入01年也正式拉开流氓软体大战，我还想著惩治流氓呢……
    //*晚上更新照旧。
    *这不算剧透，算是给朋友们一点前期我没有写清楚的问题的一点补充吧。
    *另：8號上架~欢迎光临。
    *单章都开了，要不再求个月票……
    *谢谢。