这种路径的优势在于：样本效率高得惊人，而且支持大规模并行训练。
......
几天过去。
三个人终于把整份文档完整地过了一遍。
孙宇揉了揉太阳穴。
感觉脑子还是有点懵。
这倒也不奇怪。
他本就是半路入行。
很多东西都不熟悉。
虽然这几天很努力地学习和请教。
但短时间内不能完全掌握，也是正常的。
“我先消化消化……“
孙宇有些不好意思地说：
“很多东西还没完全理解。“
“正常。“
潘思摆了摆手：
“这份文档的信息密度太高了。“
“一遍肯定看不透。“
“我和白迁也还要再琢磨琢磨。“
孙宇点了点头。
然后识趣地起身，回到了自己的工位上。
他打算先把这几天记的笔记整理一下。
然后再慢慢消化。
……
孙宇走后。
白迁和潘思互相对望了一眼。
两个人都从对方的眼神里看到了同样的东西。
震惊。
深深的震惊。
“你怎么看？“
白迁率先开口。
潘思沉默了几秒钟。
“说实话……“
他的语气有些复杂：
“我现在的心情很难用语言形容。“
白迁点了点头。
他完全理解潘思的感受。
因为他自己的心情也差不多。
这份文档的内容。
倒不是说有多难以理解。
其实大多数内容，尤其是人工智能的部分。
都是本科毕业就能学到的知识。
什么图神经网络、消息传递、嵌入向量……
这些概念，任何一个计算机专业的学生都应该了解。
只有一小部分涉及到更深层次的数学推导。
那些确实需要研究生级别的知识储备。
但对于白迁和潘思这种科班出身的专业人士来说。
花点时间，也完全能看懂。
真正让他们震惊的，不是文档的内容本身。
而是陈林对这些知识的掌握程度。
“你注意到了吗？“
白迁指着屏幕上的某一页：
“这里关于梯度下降版NDP的部分。“
潘思点了点头。
“当然注意到了。“
“这一部分是整份文档里最精彩的地方。“
白迁深吸一口气。
“那篇原始论文，只是提出了神经发育程序的概念和大致思路。“
“没有给出任何具体的算法架构。“
“更不用说可微的图神经网络实现了。“
“但陈总……“
他顿了顿：
“他完全是自己从零开始推导的。“
“没有任何参考。“
“全凭自己。“
潘思沉默地点了点头。
他当然知道这意味着什么。
要把一个模糊的概念，转化成具体的算法架构。
这本身就需要极高的理论功底和创新能力。
而陈林不仅做到了。
他还给出了完整的数学公式。
从损失函数的定义，到梯度的计算，再到参数的更新规则……
每一步都推导得清清楚楚。
严谨得像教科书一样。
不。
比教科书还要严谨。
因为教科书上的推导，往往会省略一些“显而易见“的步骤。
但陈林的文档里，每一个细节都写得明明白白。
生怕读者看不懂似的。
“还有这里。“
潘思指着另一页：
“他给出的向量编码结构。“
白迁凑近了看。
“我研究了很久这部分。“
潘思的语气里带着几分感慨：
“坦白说，如果是让我来设计的话。“
“我可能会用最传统的方案。“
“把所有信息拼接起来，然后丢进一个大号的MLP。“
“简单粗暴，但肯定能跑。“
“但陈总的方案……“
他摇了摇头：
“完全不一样。“
“他用了一种非常巧妙的分层编码结构。“
“把局部信息和全局信息分开处理。“
“然后通过注意力机制动态融合。“
“这样做的好处是什么？“
白迁问道。
虽然他自己也能看出一些端倪。
但他想听听潘思的分析。
“效率。“
潘思简洁地说：
“计算效率和表达效率都更高。“
“而且这种结构天然具有可解释性。“
“你可以清楚地看到，每一个节点的决策是基于哪些信息做出的。“
他顿了顿：
“说实话，这种设计……“
“如果不是亲眼看到，我可能都想不到还能这么做。“
白迁沉默了。