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“好代码,我抄!”数据和代码都在下载之中,如果这个cuda-的框架可以使用,那代码的问题其实就算解决了一半,孟繁岐完可以基于这个雏形框架先初步实现一些比较关键的算法。

想到这里,孟繁岐不得不由衷地感谢后世越来越内卷的算法面试。

他对自己的能力认知非常清楚,即便是重回十年前,他的代码能力也并不突出。他的优势在于清楚很多技术和公司的发展路线。

之所以对这些著名的算法技术了若指掌,并且能复现其中相当的一部分。还得多多感谢程序员特色的面试机制。大一些的企业,一次面试面你三轮五轮技术,现场考你写代码,问你经典技术让你实现,那是司空见惯了。

加上程序员这群人又特别喜欢分享,酷爱写“面经”也就是面试的经历和经验。往往又有好心人针对这些问题提供非常详细完美的答案。

如此来回反复几年,大企业为了筛选人选,题目也是越出越难,越出越加刁钻。因而使得孟繁岐对各个路线的基本核心技术和经典论文烂熟于心。

只是后世早有人把工具写好,了解这些经典原理在工作中没什么大用处,却没想到竟能在这里物尽其用。

除了代码之外,另一个要紧的任务就是几篇重要论文的细节和推理论证。

孟繁岐基本记得主要的脉络和逻辑,但细微之处却不周,还需要好好努力打磨一番。

如果想要分最大的蛋糕,要做的事情还是相当多的,孟繁岐仔细盘算了一下,许多日后AI方向的基石,其实大都在13-15年这段时间提出。

并且,如果自己频频提前一两年提出算法,发表论文的话,很有可能引起蝴蝶效应,使得领域内的进展更加的快速。导致自己的时间比原本要越少。

因此,孟繁岐初步规划,在前一到两年,也就是到15年左右,尽量把日后各个方向的最核心算法给实现或者提出理论。

随后15-18年,主要利用已经换取的资源,经济资源也好流量知名度也好。转移重心把自己的精力主要放在突破人类水平的那几个项目当中,如AI围棋,AI游戏,AI绘画和AI语言等。凭借基于自己算法的AI频频创造击败人类顶级水平的记录。论文只需要少发几篇重要内容就够了。

一旦过程中积攒了足够的资产,便可以提前大规模持股一些科技公司。等到18-19年,自己便可以逐渐转型,渐渐离开学术界,以投资或者AI创业为主以规避自己逐渐失去的技术优势了。

除此之外,如果说还缺什么的话,就只能是一个独立的住所。燕京电力大学作为一所电力写在校名中的大学,隔三差五晚上就给学生断电。有时候模型或者算法测试要连续运行几天,孟繁岐并不想整天被晚上的熄灯断电所影响。

况且电脑若是做算法工作,高负荷运行,动静极大。即便可以在宿舍做这件事,恐怕也会吵得室友们难以入眠。

在学校附近租一小间吧,自己这两年存的钱刚刚投了BTC,实在没办法,只能问兄弟借一些了。

问兄弟借钱,辈分必然骤降。自己的AI教父之路还没迈出去几步,“叫父”倒成了真。不叫两声爸爸,那几个损货室友又怎么可能借钱给自己?

“珍惜最后几个月抠抠搜搜的日子吧。”孟繁岐有些忧伤地拍了拍自己空空如也的钱包,“以后可能就再也不知道缺钱是什么感觉了。”

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