第84章 内部权限

类别:都市言情 作者:CloseAI字数:2263更新时间:24/10/13 09:45:48
    孟繁岐曾经数次幻想过重生相关的场景,其中第一步就是发布残差网络来到这个会场。

    在他的想象中,这个时刻才是事业真正的开始。

    但没有想到的是,科技巨头们的嗅觉远比他的臆想要敏锐很多。

    在12月7日的这次报告之前,谷歌和白度就已经和自己分别签订了合同。

    杰夫代表谷歌最后与孟繁岐签订合同的时候,也是感到一阵阵肉疼。

    这在谷歌挖人才的历史上也算是排得上号的优厚合同了。

    分成的比例最终基本都定在了最高的3成,1-2年,然后1成三年的水准。

    全都是杰夫给出的草稿合同中最极限的待遇。

    “这下每年搞不好要分出去接近一个亿美金了。”这是杰夫和相关董事们心里的最坏打算。

    他们完全料想不到,孟繁岐短短2-3年内从谷歌分走的利润会是一个再大几十倍的恐怖数字。

    并在此基础上依靠投资和创业,成为了史上最年轻也最快白手起家的百亿美金富豪。

    这让他在一群五六十岁的老头中显得格外显眼。

    没有依靠任何人的投资,这就是技术的价值和力量。

    “不得不说,你是第一个让我如此纠结的人。”7日这天的会议开始前,杰夫终于在西尼会场和孟繁岐签署了合同。

    他苦笑着和孟繁岐握了握手,通常来说,他宁可选择放弃也不会让步到这个境地。

    但辛顿说服他相信,孟繁岐在AI研究上的天赋和学术品味都是他前所未见的。

    为了公司在AI方向上的未来,他用自己在谷歌的地位向董事会做了担保。

    “合同既然签署,我就准备开展相关研究了。”孟繁岐对这个最终版本心满意足,虽然他的技术很强,但世界上这时间也找不到比谷歌更好的平台了。

    如果真的搞砸了,对他来说也是非常被动的事情。

    “虽然我要迟几个月才能到达美国,但我和谷歌合作的意愿是非常强烈的,我已经有了一些想法,需要你们相关的数据和材料来验证。”

    孟繁岐不大清楚2020年后谷歌的先进推荐广告算法,但是16-19时间段的经典论文还是看过。

    这些技术需要谷歌内部的客户行为数据,才能将模型训练得好。

    这也是为什么AI越发展到后面越像是垄断行业,形成门槛的不是技术,反而是高质量的海量数据,和需要的恐怖计算能力。

    “这当然没有问题,现在合同已经签订,我们会交给你相应权限的内部账号。相应的内部数据和材料你都可以接触得到,但要小心泄露的问题。”杰夫提醒道。

    内部的这些东西一旦泄露,按合同所需的赔偿可不少。

    “比较常见的问题都有相关的入职文档和指引,如果有什么需要帮助的,可以随时和我的学生阿里克斯和伊利亚讨论。”辛顿还是相当看好孟繁岐的。

    阿里克斯和伊利亚?开局和ChatGPT首席技术官一起打工?

    这感觉还真不错。

    美国博士的毕业还是比较漫长的,因此阿里克斯和伊利亚的年纪基本和孟繁岐重生前差不太多,交流起来还算是通畅。

    尤其是伊利亚,他此刻正在专注于seq-to-seq相关问题的研究,也就是一个语句到一个语句的任务,比如翻译和对话。

    由于后世的ChatGPT是AI历史上普及率最高,震撼程度也最高的产品,国内所有的大厂都试图复制这项技术。

    因而孟繁岐在自然语言领域,最熟悉的就是伊利亚这一条道路。

    在之前的短暂交流当中,伊利亚感觉自己比较困惑不解的地方,孟繁岐总是能够为自己指点迷津,顿时服气了。

    “天才果然还是天才,完全不讲道理。”伊利亚其实本身也算是天之骄子了,“他明明主要在视觉方面做研究,对自然语言问题却理解得比我还深刻。”

    伊利亚很快被折服,并暗下决心多和孟繁岐进行交流合作。

    “那我方便先了解一下谷歌现在推荐和广告算法内部迭代的流程和验证指标吗?”

    谷歌方面早已把内部账号准备好,孟繁岐登陆进去之后看了一圈,不少东西还是比较熟悉的。

    比如谷歌的代码规范,这个是后来华国许多大厂代码规范的蓝本,因此孟繁岐基本熟悉。

    至于一些内部的工具,虽然不少孟繁岐没有用过,但也声名在外,有所耳闻。

    因此大多数功能很快就上手了。

    代码管理仓库里,大部分与自己无关的内容都没有开放权限给自己,其实这个也不要紧,开放了他也看不懂。

    比如谷歌浏览器的源码,很早就开源了,但一般人根本没那个能力搞懂。

    代码量庞大复杂,即便是别人写的总结,孟繁岐都看不太明白。

    他主要关注的还是AI相关的几个算法方向,谷歌内部的进展还是挺快的,自己得抓紧点先做几个变现快的技术。

    然后再慢慢搞AI方面的突破。

    “广告算法和推荐算法?”杰夫和辛顿都是一脸问号。

    如果说图像算法和语言算法还有不少共通之处的话,推荐和广告则就是差别很大的一个领域了。

    目前这两年,图像方面突破最快,语言次之。

    孟繁岐自己这几个月就做出了三个重大图像成果。

    杰夫还指望着他在谷歌大脑再创佳绩呢,结果小子怎么奔着推荐广告去了?

    难道就是为了钱?

    没错,就是为了钱,没有别的原因。

    这方面的算法突破,可以直接抽谷歌8成以上收益的血,这吸引力可比其他方向的AI技术大太多了。

    “你不准备继续做图像算法吗?”辛顿有些担忧,他是比较纯粹的学者,虽然早期被金钱困扰,但有了几千万后就不再关心钱的事情,而是安心做学术。

    但目前看来,孟繁岐显然不是这样的人,他奔着钱最多的广告业务就去了,这样的功利心态让辛顿有些忧虑。

    “也不是,我对推荐算法稍微有一点想法,只是之前个人一直没有数据支撑,我的重心还是放在图像和语言这边。”

    孟繁岐只记得几个推荐算法,得快点做出来变现。再过几年他这方面的水平就跟不上了,想一直做也做不下去。

    听到这句话,辛顿心中稍稍宽慰了一些。
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