2013年的12月，孟繁岐即将前往澳大利亚，XN，参加计算机视觉方向的顶级会议，ICCV-2013，国际计算机视觉大会。 他没有任何的文章投稿并发布在这个会议，但所有人都很清楚，这个没有投稿的人才是本次会议的绝对核心。 去年的同一时刻，AI三巨头之一，加拿大多伦多大学的Hinton与自己的学生一同发布了AlexNet。在千万级别的图片上提取了人类难以理解和解释的知识。 作为唯一一个使用神经网络作为核心算法的队伍，他们以碾压的姿态击败了传统的算法，获得了千分类这样一个复杂视觉任务的冠军。 AI的新时代，深度学习从这一刻开始，以谷歌，微软，白度等公司为首的巨无霸科技企业蜂拥而至，让原本比较纯粹的AI领域多了几分工业界的务实，当然也有一些资本的铜臭。 2013年，相同的赛事例行举办。就在各路高校，机构还在争相复现去年Hinton团队的结果之时，一个众人从未听过的名字，孟繁岐，使用DreamNet，以一个更为夸张的性能提升傲立于竞赛的所有任务榜单之上。 并且4.8%的top-5错误率更是已经突破了赛方四年前提供的人类标准5.1%。 这个恐怖的提升完全超乎了所有人的想象和理解。 此时距离结果的公布已经接近一个月，整个学界对这个结果是如何做到的仍旧是一无所知。 协办该赛事的ICCV会议方早已给名列前茅的参赛者们都发送了邀请邮件。 所幸这个神秘的“Meng”很快便确认出席。否则还真没有人清楚到底该怎么联系上他。 不仅是不够熟悉这个领域的人难以想象，就连深耕该领域接近半个世纪，去年以三人之力刷爆榜单的Hinton团队，也完全想不明白这么恐怖的性能进步到底是怎么实现的。 有人在自己最擅长的领域做出了这么可怕的突破，自己却完全没有任何思路和头绪，这对这个灰白头发的老人来说是一件一时间不大容易接受的事情。 除此之外，最大的压力来自于他的雇主谷歌。 时年六十五岁的Hinton在去年将该竞赛的千...