如果能有幾個完整的專案，估值上很容易再進一位數。
倘若真的插手政府專案，為海關，政府機構，交通站點內配備了這些技術，那就是王愷不敢想的天文數字了。
人臉識別專案是王愷心心念唸的事情，在孟繁岐眼中，卻是無足輕重，險些忘記的事情。
“能做的事情實在太多了，等谷歌這次推薦和廣告演算法更新之後，我得仔細規劃記錄一下了。”
此刻的孟繁岐正在更新自己谷歌學術的檔案資訊，此時距離他在西尼公開一大批論文時間不久，但距離公開生成式對抗演算法的論文卻已經有一些時間了。
他想看一看，自己這隻蝴蝶，到底有沒有引動什麼很大的變化。
而最為方便的辦法，就是看看到底有哪些論文引用了自己，看看有沒有什麼比較顯著的研究成果。
更新了自己谷歌學術的檔案之後，孟繁岐不由得驚訝，這才沒幾天自己已經有了二十多個論文引用數量了。
再仔細分辨一番，其實這二十多個引用量，竟然只來自於四五篇論文。
由於孟繁岐這一次的公佈對整個正規化的革命太過徹底，程式碼也開源，導致現在任何一個有關深度學習的研究，可能開局就要引用他好多篇文章。
殘差，最佳化器，訓練方法，資料增強，這四大金剛幾乎誰也躲不開。
深度學習界每多一篇文章，孟繁岐的被引用次數幾乎就會多四倍，並且這個倍數以後還會繼續擴大。
截止2023年，人類歷史上被引用次數最多的學者，總被引用次數將將百萬之數。
而AI領域的文章數量，從12年的2萬餘篇每年，很快飛速增長到了21年的約13.5萬篇每年。
照這趨勢下去，不用四五年時間，孟繁岐就會以2526之年齡，成為歷史上論文被引用次數最多的人。
並在之後的歲月當中，狠狠地繼續成倍增長。
“截止到我重生前，殘差網路的原作者kaiming被引用次數已經超過四十萬。”孟繁岐稍稍回憶了一下，自己現在發表並計劃發表的知名AI技術數倍於kaiming。
等到23年突破三百萬都不是沒有可能。
學術論文寫的都趕上網路小說了，被引用數就相當於訂閱，文章的實際被閱讀次數還要數十倍於此。
能將學術論文寫到這個熱度，想來也是前無古人後無來者了。