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第二件是缫丝红礼服，最保守的A字裙，蓬得并不是很开，但整体又太单调。

后面一连试了五件，也没第一件好看。

“给后背加点料子挡一下，”李岵寒说，“钱不打紧，我们都付。”

“要尽快，下周四就要穿。”

为保留风格，礼服背后加了肉色修身的布料。就改背后，三天不到，许一寒去这家店去了三四次。

好在在周三时改完了。

和李岵寒去宴会，李岵寒打完招呼就开始介绍许一寒，但也只说了她是他女朋友，和在读的学校与专业。

因为和专业和ai相关，介绍时还有人在问许一寒ai模型的事儿。

但也就这阵儿有人搭理她，其他时候就只有李岵寒和他几个朋友和她说话。

本来李岵寒带许一寒来，也是想着刷脸，混个脸熟，顺便哄许一寒。

李岵寒朋友怕冷场，拐弯抹角找话题和许一寒聊天，聊的话题又实在乏善可陈。

许一寒接过话头，又把话题拐到了自己在做的ai建模上。

“Al实现平面图片图纸自动转三维图纸，主要依赖于深度学习算法，特别是卷积神经网络和生成对抗网络GAN，”许一寒尽力讲得通俗易懂，“比如，一张建筑平面图纸，能识别出墙体、门窗的位置和形状等。生成对抗网络GAN由生成器和判别器组成，生成器负责根据提取的特征去生成三维模型，判别器则负责判断生成的三维模型是否真实、准确。在这个过程中，生成器和判别器不断博弈，生成的三维模型才会越来越逼真、精确。”

在场的人不大听得懂，但ai是下个风口，他们多少也感兴趣。

许一寒在这边讲，慢慢地越来越多人凑过来听她讲。

“ai建模我大致有过了解，数据样本够，能做出来的建模精度会很高，”有人问，“但就我所知，精度高的3D建模，这些东西做出来没法改，像UV太乱无法贴图都是常见问题，要改原模型只能自己照着重画。”

“大多ai软件生成出来的建模只要精度一高，确实没法改，要想要ai做出来的模型只能重新括扑，重新分UV，”许一寒说，“运用的实践，ai软件起大型作用，其他都要靠建模师改。”

“我目前研究的方向是在ai模型基础上，直接修改，”她说，“但目前的做出来的模型只有建筑才能做到这一点，人物动物的数据远远不够，所以还只是个半成品。”

“你意思是你弄出来的ai已经能直接改了？”问这话的人是个发了福的中年男，

许一寒看了这人一眼，路陈驰和她介绍过，他是王引，郜方基金市场部经理。

“对，”许一寒说，“我和朋友做的游戏建筑建模就是ai生成的，逼真3D模型，可以直接修改。”

“……哪款游戏？”

“Steam上的一款，叫阿卡迪亚。”

“你叫许一寒？今年多大，24还是25？”王引问。

“许一寒，”许一寒点头笑笑，“23岁，我从小就对计算机和绘画感兴趣，弄出来的ai能做到这种程度也是归功于我参加的项目。”

“……年少有为，年少有为，”王引感叹了声，笑笑递过去张名片，拍了拍她肩膀，“有需要联系我。”

许一寒接过了名片。

有了王引这一开头，后面又有人过来给她递名片。

过来的人不多，但许一寒不至于冷场。

第一次参加商务宴，刷脸熟的作用已经达到了，甚至超了预期。

李岵寒开车送她回租房，一路上许一寒都在笑，她的笑感染了他。

下了车，李岵寒拎着她的包看着她，一边无奈地摇头，一边笑：“还没拉到投资就这么高兴，等你拉到投资后那还得了。”

“到时候笑三天，”许一寒说，“李岵寒，我能认识你是我这辈子最大的幸运。”

“我也是，”李岵寒看着她说，“我最幸运的事儿就是到C市读大学遇到了你。”

许一寒牵住他手。

李岵寒回握，紧紧牵住她手。

月底时，阎之之和许一寒聊天，聊到昨晚初中同学聚会。

许一寒在B市没法去，阎之之参加了。

吃饭时她认识了个学舞蹈的男生，芭蕾艺考上岸。“现在正读大二，”阎之之回忆说，“他长得是真的好看，很清俊气质又好……不愧是舞蹈生。”

阎之之那朋友是许一寒共友。

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