有的素材都经过了各种后期处理，或者美颜啊，或者剪接啊，反正对于神经网络学习来说，不是原生态的，噪声有点多。
这个时候，王一男不禁要感谢王校长引发的直播风潮了，除了为风投找到一个疯狂砸钱的红海，为部分二次元屌丝男女提供致富的渠道以外，无数直播软件，还给哥德尔系统提供了无数真实的视频样本。
于是在容与公司总部，无数直播的视频流被接了进来，然后转换成哥德尔系统一个视频压缩的专用神经网络权重。
这可是一个抛弃了所有先验知识的神经网络，没有傅里叶分析，没有小波分析，没有运动预测，没有分块，更没有离散余弦变换。
神经网络的目标也很明确，压缩原始的视频数据，或者说时间域上的离散图像帧，用尽可能小的尺寸、尽可能快的速度、还有尽可能小的人眼视觉方差，至于原理是什么，谁关心呢？
王一男的任务很简单，也很繁重，他要找到一系列的数学工具，形式化技巧，并且把这些程序化，这样哥德尔系统就能将训练完成的神经网络编译成LLV的字节码，
再经过多次迭代，优化之后，最终得到一个精简版本的LLV字节码，
这些字节码，就可以定位到特定的PU架构中，比如说8或者AR，得到可以实际工作的压缩、解压缩程序。
不知道哥德尔系统看多了直播，会不会学会东北话，想来是不会的，不过王一男坚决没让哥德尔系统用那个发抖短视频来训练，科学家也是有洁癖的，“那么L的东西，就污染我好了，别污染哥德尔系统了”，王一男想。
时光荏苒，这期间，王一男还去上了两堂课，陪周慧看了两次电影，毕竟，疯狂的科学家还是个正常人不是。
哥德尔系统的视频压缩神经网络也逐步的稳定下来了，编译到LLV指令的工作还没完成，王一男迫不及待的要先看看直接用神经网络进行视频压缩的效果，毕竟，要是还没有H25强，那还不如洗洗睡了呢。
他选中了一个蓝光的4K分辨率片源，就是那种电视机厂商用来做广告的几分钟的短视频，使用H25标准压缩后，大小大概是700。
将H25视频输入到FFPEG，解压出JPEG格式的每一帧图像数据，再送往哥德尔系统，这中间当然会有画质损失，不过王一男已经顾不得那么多了，
他屏住呼吸，两眼紧盯着屏幕。