於是他打开word，给自己列了一个研究列表。

word2vec，让人工智慧理解语言的语义关係。

seq2seq和lstm/gru，处理像句子、段落这样的序列信息。

注意力机制，解决了seq2seq的瓶颈。

用小样本迁移学习策略解决標註数据稀缺问题。

……

……

一个多小时后，吴辰才算是把大致的框架理清楚。

这些理论他都有所了解，但细节却有很多丟失，需要一个个让它们復现。

而且在这个过程中，他的个人属性也能提升。

伸了个懒腰，吴辰瞅了眼时间。

晚上8点。

正是研究的大好时间。

准备好一杯咖啡和一包利群，吴辰打开电脑，开始写第一篇论文。

《基於word2vec的语义向量表徵优化及其在文本语义匹配中的应用》

“本论文提出了一种基於窗口自適应调整与负採样优化的word2vec语义向量表徵方法，旨在解决传统词向量语义孤立、上下文依赖敏感的核心问题，例如传统方法难以区分苹果（水果）与苹果（公司）的多义词义，也无法捕捉医生与病人，教师与学生这类语义关联……”

但写著写著，吴辰就发现事情没这么简单。

word2vec技术是2013年才成熟起来的，其前置知识还有很多。

比如分布式词表徵的基本理论和神经网络语言模型(nnlm)的构建方法。

於是写到一半的时候，吴辰不得不再重开一篇文档，开始编写关於分布式词表徵理论基础的论文。

但这並不是结束，而是又一场开始。

就像套娃一样，当吴辰朝著word2vec这项技术迈进的时候，一个又一个在2008年未解决的理论层出不穷。

真是难以想像，当他最终想完成transformer架构时，需要积累多少的知识点。

但吴辰没有退缩。

时间仿佛回到了几天前，他又进入了那种深度研究的状態。

咖啡，泡麵，香菸，科研三宝就是他在知识的海洋里船帆，推著他一路向前。

停不下来，根本就停不下来！

当不知道第几次太阳升起后，吴辰终於完成了最开始的目標。

word2vec。

而与它配套的小论文，更是有五篇之多，涵盖了分布式词表徵、nnlm构建、语义关联建模等关键前置理论。

看著这一整套论文，吴辰也不敢相信自己竟然做到了。

与此同时，他听到了脑海中传来一声清脆悦耳的提示。

【恭喜宿主智力等级提升！】

这声音如同仙乐般，顿时驱散了吴辰多天的疲惫。

他感觉自己的大脑仿佛过了一个冷水澡一样，將褶皱中的灰尘全部洗去，思考速度快的离谱。

许多之前模糊的理论此时都变得清晰通透，甚至能瞬间联想到不同知识点的串联方式。

他连忙打开系统面板。

【宿主：吴辰】

【当前基础信息如下：】

【智力：0级（100%）->1级（0%）】

【体力：0级（10%）】

【技能等级如下：】

【人工智慧：0级（25%->70%）】

【……】

终於不是全0级了！

而且作为生成式人工智慧大模型的基础，word2vec竟然为他提升了足足45%的技能等级！

如此一来，只要他再完成一两项关键理论，人工智慧等级就也能升级了！

吴辰还没来得及高兴，就听系统再次发出提示。

【恭喜宿主迈入智慧生物序列，奖励隨机抽奖】