沈言非是数学系出身，再偏应用的文章，在他这儿都能抽丝剥茧出数学模型来，横竖都是概率统计、信息理论，在听的除了周行没一个不是昏昏欲睡的。

周行第一次听沈言非作报告，跟他说北京这那的时候完全是两个人。没有一句是废话，知识体系紧密且完整，信息量庞大又密集。

这让他感到很意外。

近几年计算机硬件计算的速度越来越快，AI领域的研究越来越依赖于大规模、高性能的显卡，模型本身东拼西凑，最后效果看起来还凑合，但细细分析起来，底层其实有太多的冗余计算。

而沈言非在做的，就是在这复杂的庞大模型大楼当中，用数学的方法抽出其中最重要的承重部分。

临近饭点，沈言非讲完最后一篇文章，喝了口水，问：“大家有什么问题吗？”

剩下几个昏昏欲睡的被他叫醒了，纷纷揉着眼睛摇头。

周大成恨铁不成钢，刚要说话，周行先开口了：“图像的生成，有什么意义吗？”

这问题完全撇开了技术层面，让沈言非一愣。

周行的话还没说完：“凭空生成一张人脸、把人脸照片转换成画、或者给照片换个表情、背景，这些问题，除了娱乐还有什么别的意义吗？”

沈言非看向他，没啥好脸色：“娱乐只是一方面，生成的人脸没有肖像权，可以为出版业节省一些成本，同时合成的数据还可以为别的算法在数据量很少的情况下做增广。”

周行：“可是大多数实验，用合成数据的效果并不好不是么？生成任务的模型又庞大又吃卡，训练也很困难，费这么老大劲，每年还这么多人研究这个问题，真的有必要吗？”

沈言非：“……”

周行又抬抬下巴指向PPT：“这些文章的实验结果也都奇奇怪怪的，评价图片质量好坏，居然是靠做问卷调查？不觉得很可笑吗？这些问卷又不是同一群人，如何保证客观？”

在座的每个人都觉得这氛围诡异非常，不知道为什么就剑拔弩张起来了。

但周行不是在刁难也不是在揶揄，而是提出了他一直以来的困惑。这世上没几个人的报告能让周行听得进