突破。”
“而今年，残差思想引发的深度革命，使得训练150+层的神经网络成为可能。”
“深度神经网络是很多任务场景，尤其是视觉任务场景的基础引擎和骨干，这也是为什么它能够迅速影响几个主流的任务。”
“从结构上看，Dream并没有什么特别的，比起之前每一层都单独设计的网络，我其实故意希望它变得简单，重复。”
孟繁岐身后的幻灯片展示了一个极其细长的图案，这就是一百多层深的Dream结构图。
放大展示它的基本设计，众人发现，它的单层设计非常简洁朴素，只采用了最常规的算子操作。
长长的结构图滚动了起来，观众们都发现，原来每一层并没有任何区别，只是单纯在重复。
由于一百多层的滚动需要太久，在这个严肃的场合显得有些喜感，场内发出了一阵阵笑声。
“那么这里就引出了一个问题，那就是是否单纯地把网络做大作深，就总是可以取得更好的结果呢？”
孟繁岐的这个问题，直到2023年也没有一个理论上的答复，但很显然，巨大的模型还在持续地创造一个个奇迹。
不管是绘画，对话，还是图像操作，都还远没有到