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“这个缩放系数是根据我数据里的参数敏感度分布来定的。”
斯通布雷克的手顿时停在话筒上，脸色有些莫名。
JMLR今年三月那篇。
第四节的定理2。
他还真知道那篇论文。
那是他手下一个博士后参与的工作。
他虽然没有挂名，但自己在组会上听过汇报。
但问题是。
这篇论文发表到现在才几个月，而且JMLR不是那种被广泛转载的顶刊。
它的读者群主要集中在机器学习的理论圈子里。
一个做计算生物学的博士生，在跨学科的学术报告会上。
被问到采集函数的技术细节时，居然能直接引用出一篇几个月前刚发表的JMLR论文，
而且还能具体到章节和定理编号。
不是。
你引用十年前的经典原理，我可以理解，毕竟那是教科书里的东西。
但这是几个月之前的算法成果。
我还亲自审阅过初稿，现在都有些记不清了。
结果你是直接张口就来。
这合理吗？
只不过。
学术地位摆在这了，他也不太好意思直接说不信。
于是，他对着后排手下的研究生招了一下手。
然后低声说了一句：“去把笔记本电脑给我拿过来。”
坐在后排的那个研究生很快从包里掏出一台笔记本，弯着腰穿过座位，递到了他手里。
斯通布雷克打开电脑，连上会场网络。
然后熟练地打开JMLR的收录数据库网站，并在搜索栏里输入了那篇论文的标题。
页面跳转之后，他翻到论文目录，点击进入第四节。
定理2的陈述出现在屏幕上。
关于采集函数中梯度扰动项对局部最优收敛概率的下降界。
推导过程用了一整页。
最后给出的界与扰动项的缩放系数还真是成正比。
这......
斯通布雷克沉默几秒。
刚才那个问题他问得其实不算刁钻。
只是试探性地碰了一下林晓对基础算法成果的掌握程度。
只要对基本功掌握的扎实一点就没问题。
像他手底下的博士都能答得出来。
但让他意外的是，对方居然直接把最新的一篇JMLR论文给搬出来了。
甚至连定理编号和迁移逻辑都能当场复述。
这已经完全超出了读过的范畴，更像是把这些东西内化成了自己的判断依据。
但他不打算就此收手。
于是重新拿起话筒，问出了第二个问题。