清脆的声音从头顶的音响中清晰地传来,一字一句敲在孙恒彬心上。“对于普通人,这样做完全没问题,开启摄像头就是无意义的负担,耗电又麻烦。但是对盲人来说,摄像头是导航中必不可少的一环。就像你刚才说的,gps精度不够,很多人使用导航时都有感觉——比如你想找一家餐厅,导航说你到了的时候,其实你并不会恰好站在餐厅门口,往往要四周观察一下才能找到餐厅正门。这样的情况,让盲人怎么办?”这个问题,刚才简绯的pre色ation中也提到了,但是孙恒彬太紧张,没有认真听她的pre色ation,反倒是观众先察觉不对。周围议论声更响了,孙恒彬手心冒汗。简绯说的他其实知道,后来的某个引用里面也提到过。但是他没有真正从盲人的角度出发考虑过,思考得最多的是如何让算法的结果更好看,所以简绯刚才给他挖了个坑,他便一时间忘了盲人的诉求,一脚踏了进去。孙恒彬手心蹭了蹭衣角,试图补救:“你说的我们当然也有考虑,事实上我们workshoppaper里写了这一点,还cite了一篇专门论述盲人导航难点的paper……”“的确,我也看到了。但是这样的论述在你的初版arxivpaper中没有出现。那个版本中,你使用摄像头的唯一理由是,‘盲人导航和自动驾驶类似,自动驾驶用到了环境感知,所以盲人导航也可以’,但是通篇读下来,我觉得作者并没有认识到盲人导航和自动驾驶的相似性——作者似乎并不真的认为盲人导航需要进行环境感知,只是因为有了环境感知的模型,所以逆推出了‘环境识别可以增强准确率’的动机。但实际上,在作者展示的几个实验中,环境识别模型在数据集上准确率的提升微乎其微,和该模型需要消耗的资源不成正比。”场下很多人已经当场搜出了孙恒彬那篇arxivpaper,一边读一边眉头越皱越深。“她说得没错啊,这篇paper读下来,完全感受不到摄像头意义何在……”“这篇paper确实给人感觉很奇怪……很多东西像是为了做而做,要不是之前读过简绯的paper,知道很多设计对盲人意义重大,我肯定会觉得作者脑回路清奇,做了那么多吃力不讨好的复杂设计……”纷纷议论传进孙恒彬耳中,让他几乎喘不上气。拉尔见势不妙,上前一步:“恒彬的初稿确实存在很多问题,对于动机描述不够全面,但你说的问题,我们在workshop那一版都进行了改进。”拉尔的话术很巧妙。简绯的本意是说,孙恒彬连算法某些设计的动机都不清楚,抄袭嫌疑很大。但他却轻描淡写把这件事定性为“孙恒彬写paper时描述不够全面”。但简绯早就准备好了对付他的招式:“说起这个,其实我还有个地方很不解。我刚才对比了孙恒彬的arxiv初版和你们的workshop版本,发现这两篇虽然遣词用句和结构乍一看完全不同,但有效内容重合率高达80,核心算法完全没有变化,这样的情况,为什么一作换了人?”这件事拉尔早就想好了说辞,刚好简绯提到arxiv版本存在的问题,他便顺着说下去:“因为这个idea是孙恒彬的,但是具体到实现上,我的贡献比较多。当时我把做出的结果给了恒彬,没时间写paper,才让他先写了一版上传arxiv。不过恒彬对模型了解不够,所以那一版才会写得有点牵强。”“所以所有的实验都是你做的?”拉尔目光沉沉望着她。实验都是孙恒彬做的,他唯一做的事就是每周听孙恒彬汇报,转头再汇报给克里兹曼。但是如果他这么承认了,他的一作就未免有些说不过去。于是拉尔回答:“只有一部分是我做的。”“具体是哪一部分?”拉尔继续打太极:“每个实验我都有参与,代码是我和恒彬一起写的,不太容易区分开谁做了哪部分。”不少人听了这话,皱起眉。写代码,两个人一起?一般就算不明确分工谁写那些功能,也要分个主次,一个人先写好另一个人检查测试吧?一起写这操作也太让人迷惑了吧?简绯无所谓地耸了耸肩:“好吧。我对你们论文中的几个细节有点疑问,你们两个中一定有一个人能帮我解答吧?”“是。”拉尔看似处变不惊,拳头却悄悄捏紧。孙恒彬已经紧张得后背都湿了,尽管会场开着超级充足的冷气。简绯鼠标滚动,拉到拉尔paper的最后一页:“你们最后的实验结果部分,第三个数据集,成功率达到了9997,使用的就是在paper中提出的算法,是吗?”“没错。”