于这种独特而快速的学科节奏，AI方向重会议而轻期刊，往往是会议上取得成功，才会继续扩展文章的内容，投给期刊慢慢审稿。
如果领域内的学者想要了解最近的动态，基本上不大会去期刊查询，都会关注最顶级的几个学术会议，并参会直接和作者们交流。
期刊？刊出来的时候都已经是一年半前的技术了。时代变了，大人。
不过此时此刻，即便是会议对孟繁岐来说还是太慢了。IMAGENET的结果已经初步公布，他相信关注这件事的有心人都已经将目光锁定在DreamNet和队伍Dream上。
既然纽约时报都已经关注到了这件事情，那看来是时候发出生成式对抗网络为DreamNet再加一把火了。
有的文章依赖高级别会议和期刊的名声为自己加持，而有的则不需要。
AI顶会CVPR的收稿截止日期是2013年11月1号，孟繁岐投稿之后，可以选择匿名将自己的投稿内容公开。
这样做是不违反规定的。
只是有些时候，这件事情根本是掩耳盗铃，脱裤子放屁罢了。
就比如现在的情况，孟繁岐准备公布自己的预印本，《基于DreamNet的生成式对抗网络》。
即便他选择匿名，又有谁会不知道这篇文章的作者会是谁呢？
DreamNet现在的细节没有任何信息公布，除了他还能有谁做到在这个时候发布这篇基于DreamNet的论文？
同理，后世AI技术逐渐向大模型发展，动辄几百上千块GPU。很多时候只看用了几张卡，用了谁家的独有大数据，看看内容就能猜到是哪家公司的哪个研究组了。
其他人想做也没那个资源，没那个能力。
既然是多此一举，孟繁岐自然不会做这样无聊的事情。
“此时此刻，我最怕的就是别人认不出我，又何必匿名呢？”
如此想着，孟繁岐便将这篇论文公布在了arxiv网站