涉及到摘要这个方向，传统的摘要算法都是抽取式摘要算法。
这种算法很大程度上工作起来的样式很像是粗暴地“截搭”。
而生成式则是计算机“通读”原文后，在理解整篇文章意思的基础上，按照预先给定的摘要模型生成流畅的概括。
这种方式要求机器理解后概况。
看得出来，相比于抽取式摘要算法生成式摘要算法更像是人的思维。
能够做到这一点，生成式摘要算法用到的相应模型最起码要有比现有算法更强的表征能力、理解能力。
虽然不知道林灰具体是怎么搞定这么强大的模型。
但涉及到语料库这个最麻烦的问题林灰都有办法解决，顺手牵羊搞定别的难题也不奇怪。
到现在为止，在贺天昌看来林灰已经创造太多太多的奇迹了。
无论是学业上还是商业上抑或是事业上。
在这堆奇迹光环的加持下，贺天昌觉得林灰即便是能够搞定生成式摘要算法也不算什么。
甚至贺天昌还有预感，林灰的成绩绝不仅限于一个生成式摘要算法就完事了。
林灰代表着未来！
事实上，先前贺天昌就有这种感觉。
同林灰接触地越多，贺天昌的这种感觉就越强烈。
尽管不知道林灰所代表的这个未来到底是什么。
但正所谓人老成精，贺天昌相信他的直觉。
如果诚然如此的话，在林灰的价值观不偏离主流社会价值观的前提下。
贺天昌感觉他愿意为林灰保驾护航。
当然这也可能是只是他一厢情愿的想法而已。
因为林灰的成长速度太快了。
这种成长速度快到基于常识的判断可能出现很大的偏差。
就拿之前的事情来说。
在林灰获得高考状元之后。
为了避免外界对林灰进行恶意的商业炒作来进行捧杀或棒杀。
贺于是使用了一些手段让媒体不要无底线的报道。
这样做以当时的眼光衡量可能是正确的。
但之后贺天昌又觉得是错误的。
因为像林灰这样的天才或许现在没经历过这种类似于捧杀事件和棒杀事件。
将来迟早要经历。
而恰恰是因为他的干涉使得林灰失去了一次可能的锻炼的机会。
因此贺天昌在干涉了这件事之后一度认为他的行为很不对。
为此一度很自责。
可是在知道林灰选择了麻省理工学院之后。
他感觉先前的做法又是正确的。
如果不是当时要求媒体克制报道。
使得林灰以一个高考状元的身份陷入到舆论的风波之中。
到最后却又传出高考状元舍弃国内各大高校而去麻省理工学院。
如果真的出现这样的论调。
又恰逢有人借题发挥的话，那对林灰来说就不是锻炼的机会了。
而是一次巨大的漩涡。
这个漩涡可不管林灰是什么高考状元抑或是什么其余身份。
这样的漩涡会撕毁一切。
涉及到别的层面的事情贺天昌可能不是很清楚。
但涉及到教育方面的事情，因此经常牵涉其中。
贺天昌对此的感触可是太深了。
如果将林灰牵扯到涉及到中式教育和西式教育的矛盾的漩涡之中。
后果不堪设想。
总之，现在的贺天昌庆幸最开始的选择。
而这一切却是基于他最初略有偏颇甚至是多管闲事的想法。
呃，这一波三折过山车般的发展。
人麻了那种。
还好，结局不差。
计算机行业浸润良久，贺天昌最大的感悟就是：
——在计算机方面永远别用普通人的思维去揣度天才。
而林灰就是天才，而且是真正意义上的天才。
贺天昌丝毫没有夸张，最近他受邀参加了水木大学同麻省理工学院到访的学术团队共同举办的几场自然语言处理方向的学术会议。
会议中他听到的最多的名字就是LIN HUI。
原本他还有些不明所以，知道搞明白这个LIN HUI就是他一直关注的林灰时。
贺天昌才恍然大悟。
当时林灰还有点意外，这个林灰搞出的动静居然惊动了这些远在万里之外的人。
呃，林灰这成果的威能还真是不小。
按照麻省理工学院造访团队里面学者的说法。
林灰在自然语言处理以及神经网络学习方面展现出来的价值就像是夐远幽暗的莽原上出现的一束耀眼的光。
贺天昌觉得相比于麻省理工学院自然语言处理的这种没底线的说法，他用“天才”这个词汇来形容林灰反而克制了很多。
说起来也正是因为造访的麻省理工学院方面的团队在水木大学（这个中国最高学府之一）的场所当着来自全国各界很多计算机行业的同仁盛赞林灰，贺天昌才有把握能替林灰申报下来相应的扶持性政策。
换作是以往，一个刚满18周岁的年轻人研究成果不被打进青少年组或者大学生组就很不错了。
更别提什么社会上的扶持性政策或者说奖项之类的了。
而现在似乎是完全不用有这方面的担心了，涉及到林灰在南风APP上取得的一切。
不要说是一些扶持性政策，就是斩获一些大奖也是有可能的。
但涉及到大奖什么的贺天昌并没有绝对的把握。
因此这事他并没有跟林灰讲。
回想起在水木参加的那几场学术会议，那些歪果人对林灰的评价可以说是极其之高。
贺天昌以前虽然是在美国留学的，一直读到博士毕业。
但他对美国人的观感并不是很好，无利不起早。
现在同样是这群人却不远万里来到中国为了一个LIN HUI。
这也侧面说明了林灰搞出来的动静之大、价值之高。
如果诚如麻省理工学院的团队所陈述的那样，那么毫无疑问将意味着：
生成式摘要算法的诞生推动了神经网络学习方面往前迈了一大步。
而神经网络学习方面的研究已经原地踏步好久了。
至少最近几年神经网络学习方面的研究一直在原地踏步。
不过这些即将成为过去式了。
而过往皆为序章。
生成式摘要算法的诞生也意味着将向自然语言处理这个研究方向中注入了新的血液。
贺天昌有预感涉及的自然语言处理和神经网络学习方面的春天要来了。
这两者之后是什么呢？
似乎都和“机器学习”有着千丝万缕的联系。
在意识到这个之后，贺天昌突然觉得他似乎可以做些什么。
比如说率先在国内计算机科学与技术专业率先开设机器学习这方面的教学。
不止是选修，而是作为一门必修课。
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