頁面提示：「稽核通常需要3-5個工作日。在此期間，您可以用現金帳戶交易。」
姜宇關掉頁面。
「。。。接下來是課程註冊指導。」麗莎切換到下一張PPT，「交換生必須在本週三前完成所有課程註冊。這是電影藝術學院的課程列表。。。」
姜宇看向螢幕。
《數字媒體技術基礎》《電影視覺特效史》《計算機動畫原理》《即時渲染演算法》。。。都是他前世早就精通的內容。
他還是認真記下課程編號和教授名字。
。。。。。。。
下午1:30，工程學院計算機樓三層，實驗室。
姜宇按照課程表找到《即時渲染演算法》的實驗室。
推門進去，房間裡只有六七個人，全是男生，空氣中瀰漫著程式碼和速食麵的味道。
周牧坐在角落，面前兩臺顯示器，正盯著滿屏的數學公式和程式碼。
「嗨。」姜宇走過去，在他旁邊坐下。
周牧抬頭，推了推眼鏡：「姜宇？你也選這門課？」
「嗯。」姜宇看了眼他的螢幕，「在最佳化光子對映的記憶體結構？」
「對。」周牧眼睛亮了，「我發現傳統的光子圖儲存方式太浪費，80%的光子最終不會對最終影像產生顯著貢獻。我想用重要性取樣和自適應儲存。。。」
他又開始滔滔不絕。
姜宇耐心聽了五分鐘，然後開口：「為什麼不試試用機器學習預測光子重要性？」
周牧愣住。
「2005年，機器學習在圖形學中的應用幾乎是空白。」
姜宇繼續說，「已經有論文開始探索用神經網路做降噪。超解析度。如果我們訓練一個網路，輸入場景的幾何。材質。光源資訊，輸出每個光子對最終影像的貢獻權重。。。提前剔除低權重的光子，儲存開銷可以降低70%以上。」
「這。。。」周牧盯著他，像在看外星人，「這需要大量的訓練資料和計算資源。而且，即時性怎麼保證？神經網路推理也需要時間。。。」
「預訓練+輕量化模型。」姜宇說得很快，「用離線渲染的大量場景做訓練，得到一個通用模型。部署時用簡化的網路結構，配合GPU加速。2005年的GeForce 7800 GTX已經有可程式設計著色器單元，可以做簡單的矩陣運算。」
他頓了頓，補充：「我知道這聽起來超前。如果我們不做，一兩年後，一定會有人做。到時候我們就只能追趕了。」
周牧沉默了很久。
最後他說：「你有具體的方案嗎？」
「有。」姜宇從揹包裡拿出隨身碟，「昨晚寫了個大綱，包括資料採集方法。網路結構設計。訓練和部署流程。但需要懂數學的人來完善。」
周牧接過隨身碟，插進電腦。
螢幕上跳出一個PDF文件，28頁，圖文並茂，從理論推導到虛擬碼，甚至還有初步的基準測試預估。
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