而想要搞个新的衡量标准又谈何容易？
即便是前世，衡量文本摘要准确度的模型/标准也不多。
林灰用的LH模型实际是前世最稳定、效率最高的衡量模型改个名字而已。
总之LH模型是经过前世实践检验的。
林灰相信LH模型的实用性和适用性。
尽管海外其他的顶尖NLP算法团队注定不甘心。
但又如何呢？
林灰欣赏他们的雄心。
但徒弟想逆袭师傅怕是白日做梦。
不是所有的研发团队都有兔子基因。
呃，似乎也不能这么说，很多歪果研发团队也是有华兔基因的。
但不管怎么着，这些团队一时半会想逆袭是不可能的。
说起来最近的事情进展一切似乎都很顺利。
林灰仔细想了一下。
这一切应该都是得益于林灰在美国成功申请了生成式文本摘要算法专利的原因。
构筑了技术和法律双重意义的制高点之后。
再之后的一切基本都是没怎么费力、自然而然。
在歪果团队还没怎么觉察之际。
一个无形的专利壁垒已经在悄然构筑。
再之后的故事基本就可以用八个字来概括了：
——一步领先步步领先。
不过问题似乎同样出在“歪果团队还没怎么觉察”上面。
如果这些团队已经觉察到了技术壁垒。
现在应该乖乖来给林灰送钱才对啊。
唯一合理的解释似乎只能是外界的技术团队还没有意识到壁垒已经悄然形成。
还做着能够按照林灰公开的技术路线实现算法上超越的美梦。
真是愚不可及。
……
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