“那你有什么更好的方案？难道用随机森林？”男生质问。
女生毫不退让。
“我们可以尝试把图像分块提取特征，然后再进行融合。”女生提出自己的见解。
两人各执一词，谁也说服不了谁。
在日本东京大学的一间实验室里。
几个研究员正围在一台电脑前，满头大汗地盯着屏幕。
“底层逻辑综合失败了。”负责操作的研究员报告。
站在后面的带头人皱紧眉头。
“重新检查语法。我们不能依赖现成的软件，必须自己用硬件描述语言写出最快的加速器。”带头人下达命令。
“可是这样开发周期太长了，比赛时间有限。”操作员提出担心。
带头人拍了拍操作员的肩膀。
“只要我们坚持下去，就一定能比别人更快跑完模型。今晚大家继续加班。”带头人鼓励道。
在印度的一所知名理工学院里。
网络拥堵导致下载数据集的进度条几乎停滞。
“这网速太慢了，照这个速度，比赛结束我们都下载不完。”一个男生拍着桌子抱怨。
旁边的同学拿出一个U盘。
“别慌，我写了一个脚本，可以把下载任务分散到校园里其他闲置的电脑上，然后再合并。”同学展示自己的成果。
“太棒了，赶紧运行。”男生催促。
整个世界的顶级技术团队都在研究同一套数据集。
每一天都有无数行代码被编写出来，然后又被删除。
大卫在斯坦福的实验室里吃着披萨，眼睛盯着屏幕上的进度条。
“27.2%。提升了零点五个百分点。”大卫咬了一口披萨，汇报结果。