检测相关的许多技术落地的条件已经成熟,做这方面的研究肯定是收获颇丰的。
对比之下,他不见得能够看得上这个围棋AI的项目项目,即便看上,也不见得有这个时间来参与。
不过黄博士还是进行了努力和尝试去邀请。
“正好DeepMind刚刚被谷歌收购了,我就去问了下杰夫有关你的情况,想看看有没有合作的机会。
杰夫和辛顿说,你现在虽然是谷歌大脑的研究员,但是享有很高的自主权,他们不会对你多做什么限制,也不是特别清楚你的时间安排,因此让我直接来跟你联络就好。”
黄博士说这话的时候,其实也有些好奇。
研究员这样的岗位,的确有一定的自主权,可以根据自己的特长和喜好做一些研究方向的选择和取舍。
可像孟繁岐这样,两个大领导明显都表露出“由他去吧”
“我可管不了这家伙”
态度的研究员,实在是不多见。
();() “我主要是给谷歌稍微创收了亿点,也就亿点点。”
孟繁岐哈哈大笑,这事情上回辛顿跟他聊过。
自从孟繁岐三板斧给谷歌广告收入创收三分之一之后,谷歌大脑整个部门的特权就算是彻底确立了。
钱钱钱,所有董事的命脉。
谁能如此强力创收,谁就能享有无限的特权。
孟繁岐一创收,整个部门都跟着喝汤。
谷歌因此彻底确立了人工智能优先的企业宗旨,谷歌大脑的地位自然就无比超然。
而这一切的最大功臣孟繁岐,当然也就无人能管了。
人家就是没服从指令,这才搞出了这么多的营收。
怎么着,你想管他?你给谷歌创收了多少?
“不瞒你说,我其实对围棋AI还挺感兴趣的,方便的话,今天先说一下目前的进展?”
孟繁岐不像黄博士,棋力很高,差不多都有业余六段的水平了。
他的水准基本上是刚读懂围棋的基本规则,一次都没跟人好好下过的水平。
也就看了战鹰和雪糕几个基础教学视频,还是没太专心看的那种。
但这丝毫不影响他对围棋AI的兴趣,他关注其中的AI远大过围棋。
孟繁岐这一年来都专注于积累原始资本,拿自己最熟悉的视觉技术去变现,险些都要忘记一些基本的人生追求了。
视觉算法,尤其是检测方面的这一系列操作,YOLO-多目标-人脸,都是孟繁岐前世的舒适区。
各种技巧和源码滚瓜烂熟,完全可以一人成军,整套功能开发下来,都不带卡顿的。
这些都是前世变现最成熟的技术,流程和原理也没有那么麻烦。
而阿尔法狗这样的庞大的并行系统,就不是孟繁岐一个人拍拍脑袋可以复现出来的了。
其中海量的棋谱数据,输入的方式,评分的标准,搜索对抗的原理和筛选策略。
这部分内容孟繁岐基本上都不够熟悉,谁让不能变现的技术,面试考得太少呢。
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