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在孟芊和其他博士生崇拜的眼神中，王浩離開了計算機實驗室，他是以‘還有工作要忙’為藉口離開的，因為感覺再不離開就要‘露餡’了。

對人工智慧方向的內容，他確實瞭解的很少。

即便是人工智慧相關的演算法，包括神經網路、深度學習等領域，也沒有真正深入去了解過。

剛才就只是結合教學反饋的內容以及自己對演算法的理解，說一些可能的研發方向而已。

當然了，對找不到研發方向的博士生來說還是有幫助的。

在簡化‘表示學習’的研究領域，最好的辦法就是從構造上入手，因為真正涉及的知識內容比較多，只把握大方向遠遠不夠，還需要非常耐心的研究。

王浩出了實驗樓以後，發現自己的收穫不小。

【任務二】

【研究專案名稱：新型梅森素數檢驗演算法（難度：A）。】

【靈感值：14點。】

‘任務二’的靈感值比之前提升了11點，增長的幅度是相當大的。

“這就是相關性了。剛才在計算機實驗室，講的是表示學習的演算法、研究方向，梅森素數的檢驗演算法也同樣是演算法研發。”

“方向上是一致的，肯定還有其他的相關之處，帶來的提升就比較大。”

“其中知識的提升多一些，靈感方向還是少一些……”

“還是缺乏知識基礎啊！”

雖然教學的饋贈也能幫助增長知識，但畢竟只是一瞬間的反饋，而不是系統性的內容，帶來的知識並不全面，受限於研究的方向以及年齡，他還是感覺知識量有所不足。

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