人脸识别项目是王恺心心念念的事情，在孟繁岐眼中，却是无足轻重，险些忘记的事情。

“能做的事情实在太多了，等谷歌这次推荐和广告算法更新之后，我得仔细规划记录一下了。”

此刻的孟繁岐正在更新自己谷歌学术的档案信息，此时距离他在西尼公开一大批论文时间不久，但距离公开生成式对抗算法的论文却已经有一些时间了。

他想看一看，自己这只蝴蝶，到底有没有引动什么很大的变化。

而最为方便的办法，就是看看到底有哪些论文引用了自己，看看有没有什么比较显著的研究成果。

更新了自己谷歌学术的档案之后，孟繁岐不由得惊讶，这才没几天自己已经有了二十多个论文引用数量了。

再仔细分辨一番，其实这二十多个引用量，竟然只来自于四五篇论文。

由于孟繁岐这一次的公布对整个范式的革命太过彻底，代码也开源，导致现在任何一个有关深度学习的研究，可能开局就要引用他好多篇文章。

残差，优化器，训练方法，数据增强，这四大金刚几乎谁也躲不开。

深度学习界每多一篇文章，孟繁岐的被引用次数几乎就会多四倍，并且这个倍数以后还会继续扩大。

截止2023年，人类历史上被引用次数最多的学者，总被引用次数将将百万之数。

而AI领域的文章数量，从12年的2万余篇每年，很快飞速增长到了21年的越13.5万篇每年。

照这趋势下去，不用四五年时间，孟繁岐就会以25-26之年龄，成为历史上论文被引用次数最多的人。

并在之后的岁月当中，狠狠地继续成倍增长。

“截止到我重生前，残差网络的原作者kaiing被引用次数已经超过四十万。”孟繁岐稍稍回忆了一下，自己现在发表并计划发表的知名AI技术数倍于kaiing。

等到23年突破三百万都不是没有可能。

学术论文写的都赶上网络小说了，被引用数就相当于订阅，文章的实际被阅读次数还要数十倍于此。

能将学术论文写到这个热度，想来也是前无古人后无来者了。

而这些已经公布的文章当中，孟繁岐所留的谷歌邮箱，早已被各路邮件挤爆。

孟繁岐点进去的时候，电脑直接卡了个半死，过了半分多钟才缓过来。

收件箱中，请教问题的，杂志社约稿的，求未公开部分代码的，还有同事打招呼的，什么都有。

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