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?有实力才能赢得掌声，没实力就干脆别上去，学者们可不懂‘虚情假意的客套’。

    ??王浩对于第一个报告也听了几耳朵，发现对自己没什么帮助，而且研发进展也很小，没有比较出彩的地方，就和其他人一样，也没什么兴趣了。

    ??等到了第二个报告的时候，他就非常专注的耐心听了，甚至还用了一个‘教学币’。

    ??其他人也同样很认真的听。

    ??第一个报告等同于‘做个开场’，第二个报告、第三个报告则都是比较重要的，是会场评审方认为是有‘重大意义’的研究。

    ??好多不需要作报告的学者，来参加会议的目的，也是听取有重大意义的研究，专业性的顶级会议，也是涨见识、学东西的地方，新的研究方向、新的内容，可以让学者们知道其他人在研究什么，是怎么样完成的研究，就能够开拓思考，找到与自己研发有关的灵感和方向。

    ??王浩最看重三个报告，今天的第二场、第三场，还有明天上午第三场，也就是沙勉之和王明坤一起的研究。

    ??现在进行的第二场，是一个牛津大学教授做的研究，是对于梯度下降算法计算复杂度的理论研究。

    ??这是非常罕见的。

    ??在应用研究的很多方面都依赖于一种名为‘梯度下降’的算法，是一个求解某个数学函数最大/最小值的过程，从计算产品的最佳生产方式，到工人轮班的最佳安排方法，‘梯度下降’算法都能派上用场。

    ??但是相对于多方向的应用来说，相关理论研究却稀少的可怜。

    ??这位作报告的牛津大学教授，从‘梯度下降算法在许多常见问题上效果不佳’，以及‘梯度下降的很多工作都没有涉及复杂性理论’两个方向，以数学计算机的方式，研究各类情况问题中的交集问题，从而对于梯度下降算法进行了理论论证。

    ??王浩听得津津有味，论证中清晰的逻辑剖析，让他感觉对于逻辑论证的把握都更清晰了。

    ??另一个反应就是——

    ??【任务二，灵感值＋1。】

    ??听取了全程的报告，直接带来了‘任务二’一点灵感值收获，明显收获是很巨大的。

    ??虽然只有一点灵感值，但要知道，‘任务二’是破解上帝之数，难度是a级别的，只是增加一点灵感值，也许会是很重要的提升。

    ??牛津大学教授的报告获得了一致赞叹，完成的时候收获了一致的掌声。

    ??沙勉之坐在了王浩的旁边，忍不住感叹道，“看来，想拿个最佳不容易啊！”他对自己的研究有信心，但要说压制刚才的报告可不好说，还是要看会议评审组的看法。

    ??下面就是第三场。

    ??会议第一天的第二场、第三场都可以说是压轴，有了刚才的精彩报告，好多人也期待其了第三场，上场的是来自芬兰赫尔辛基大学的西弥斯－戈尔利克斯，以及他的同事阿尔马洛夫。

    ??报告的名称则是‘快速而准确的最小均方求解’，内容是对于最小均方算法，也就是lms算法的改进。

    ??西弥斯－戈尔利克斯上台以后，就骄傲的宣布，“我们找到了一种最为快速、最为准确的最小均方求解方法，这种方法可以让计算复杂度降低两个数量级以上，并且不会损失精度和改善的数值稳定性。”

    ??这句话说出来立刻引起会场一片哗然。

    ??最小均方求解是许多机器学习算法的核心，能够让计算复杂度降低两个以上数量级，可不是开玩笑的，那已经不是改善，而是‘跨越式的进步’。

    ??比如，计算一个问题需要一亿次运算，下降两个数量级就变成了一百万次。

    ??这显然是质的飞跃。

    ??西弥斯－戈尔利克斯开始认真讲解说起来，他的同事阿尔马洛夫则在旁边做补充讲解，他们提出了一个非常新颖的分治法，然后用离散傅里叶变换算法，充当整体构架的‘掌舵’。