事实上前世由于人工智能领域崛起基于人工智能的生成式文本摘要得到质的飞跃之后生成式文本摘要更是一举成为生成摘要的主要研究方向。

不过仅仅是一些科研机构在文本摘要算法方面加大投入还不足以让林灰这么重视。

林灰已经在生成式摘要算法这方面构筑了相当完备的技术壁垒。

想要弯道超车是不可能的，这些科研团队所能采取的方式无非是继续按照林灰先前公布的技术路线造轮子。

林灰比较警惕地是：

因为这些科研机构将关注的重心放在文本摘要这个细分领域之后。

海外很多原本一直处在冷宫的自然语言处理方面的部分细分领域的研究最近也被重拾起来。

甚至于连带着机器学习其余领域的一些原本冷门的研究方向也有回暖的迹象。

这对林灰可不是一个好消息。

这很可能打断林灰此前的一些部署。

纵然林灰在除却文本摘要之外的其余领域也有着技术方面的优势。

七年甚至七年以上的信息优势想要一朝逾越是不可能的。

但现在这种情况也意味着林灰想要藉此一劳永逸也是不现实的。

对手虽然进步的很慢，但也是一直在进步的。

林灰如果固步自封的话，迟早会被超越的。

龟兔赛跑的故事家喻户晓，这里面的道理自然不需多言。

盲目的自负和藐视对手是要付出惨痛的代价的。

更何况对手还是科研实力地表第一梯队的美国。

林灰是不能丝毫大意。

林灰不仅不能大意，而且今后林灰必须加大在自然语言处理和机器学习这方面落子的速度了。

只有比对手进步的更快，才能不断碾压对手。

心念及此，林灰很快就进入了熬夜奋战的状态。

尽管是熬夜奋战，林灰也不觉得有什么疲惫。

林灰非但不疲惫，而且神清气明。

思维始终处于很活跃的状态。

现在林灰似乎愈发可以肯定其重生之后穿过时空隧道之时身体获得一定程度的强化了。

不过事情也不绝对，林灰依旧不能完全排除这事是否是因为金钱刺激的影响。

虽然像这种论文跟之前的代码有些不同，这种论文并没有什么直接经济效益。

但并不能说这些论文没有经济效益。

这类论文的间接经济效益还是有的。

不但有，而且经济效益还十分显着。

很多时候一篇论文发出去就意味着开拓出空前广阔的市场。

而市场是什么呢，稍加运作的话就等于无穷无尽的真金白银。

在这种情况下，林灰也不能判断是身体被强化了还是说依旧是金钱刺激。

或许什么时候可以更严格控制一下相关变量进行一下测试。

但林灰觉得很难，这个世界完全不掺杂任何金钱利益或者其余形式利益的事情少之又少。

反正纵然是此时思维比较活跃，林灰也没想到比较好的验证方法。

多思无益，林灰也不再纠结。

趁着思维活跃，林灰全身心投入到工作中。

在这种全身心地投入下，林灰工作效率很高。

原本林灰是做好奋战通宵的准备的。

结果才凌晨三点不到林灰就将论文改得差不多了。

确切地说涉及到论文的核心表述方面已经没有任何问题了。

能这么快改得差不多除了林灰高度活跃的思维之外。

也得益于先前尹芙·卡莉做的前期工作很棒。

之所以还没彻底完成还是因为语言方面的一些原因。

为了追求学术前沿就特么得写英文论文？

以后林灰牛比了拥有某一研究领域的绝对话语权之后绝对要求所有歪果仁都写成中文论文往外发。

理想很丰满，不过现实很骨感。

只能说是任重道远。

这之后，林灰又将他微调了一点点的论文给尹芙·卡莉回了过去。

要尹芙·卡莉有空帮忙润色一下。

此后，林灰也没怎么有睡意。

林灰想到前不久他想要鼓捣的关于手机病毒方面的专利。

虽然短时间内林灰没申请该专利的打算。

但先将相应的材料整理出来总是好的，免得到时候还要额外花费时间。

重生以后，时间是林灰最宝贵的财富。

也是林灰潜在的最大威胁。

时间是一条不会逆行的河流。

林灰的经历中逆行过一次的河流已然属于神迹了。

这样的经历林灰觉得是没有机会再遇到了。

重生之后，林灰的时间跟这个时空的任何人一样。

每一秒过去了也不会再回来了。

这种情况下，林灰格外珍惜每分每秒。

尽管这样的生活很忙碌，但林灰乐得如此。

相比于前世那些空洞流逝的岁月，现在充实的生活反倒让林灰觉得无比幸福。

而且林灰相信他也不是平白无故的忙碌。

林灰相信随着他的忙碌会有很多人随之而忙碌。

而且想和林灰达到同样成果的话，这些人恐怕要付出十倍甚至百倍于林灰的投入程度。

为什么这样说呢？

因为林灰是重生之人，林灰脑海中有很多别人所不具备的知识。

在有七年甚至是七年以上信息优势的情况下。

此时的林灰无比崇高。

或者可以说，林灰现在是站在巨人的肩膀上。

踩在巨人的肩膀上努力，林灰可以比同时代的其余人更容易的够到星辰。

此外站在巨人的肩膀上，林灰看得比别人更远。

同样是向前行进，别人可能是是盲人摸象般地向前探索，林灰却可以信步向前。

依旧是拿自动文本摘要来说吧。

这个时空的科研人员在处理自动文本摘要问题的时候可能会仅仅局限在文本摘要这一块。

但林灰想得却要更多。

文本摘要的不断迭代人们会对摘要的准确度提出更高的要求。

而对文本摘要准确度的更高要求连带着会对神经网络学习产生更高水平的要求。

而神经网络方面即将到来的突破将催生人工智能的兴盛。

以神经网络为核心的人工智能的兴盛可能又会催生生物方面的进步。

神经网络看似是计算机方面的研究，其实不纯粹。

神经网络的发展得益于生物学的突破。

而神经网络方面的研究又会反哺于生物学。

这些虽然可能还有些遥远。

但这就是未来。

谁洞察了未来的先机，谁就终将胜利。