真正想要改变世界,需要足够简单易用的框架和平台,要易于部署,在运算的数据类型上做优化加速。”
这个阶段,业界非常神经网络的设计,具体哪一层怎么设计,用什么操作比较好。
这个时期,这么做起到的收益也十分巨大,比如去年的Alex和今年的Dream,都有很恐怖的提升。
不过在孟繁岐看来,AI时代后期的结构就不怎么变化了,最重要的还是大力出奇迹,加上他很清楚什么任务用什么中带着惊喜,“没想到你看待问题的思维和我们工业界的需求非常符合。”
杰夫接触过的出色学者很多,甚至就连辛顿都带有学界的思维惯性,因此在谷歌大脑内部,辛顿并不参与任何管理和决策工作,只专心负责学术研究。
或许这一次,我招聘的并不仅仅是一个出色的算法研究员,他可能在公司的AI战略上也能够给我不小的帮助。
杰夫隐隐约约有这种预感。
他之前的十几年是谷歌的技术骨干,参与的管理项目并不多。但AI这个方向,是他大力支持吴恩达推动的,因此这方面的许多事情都由他来领导。
作为一个领导者,杰夫喜欢不一样的观点,喜欢新鲜的事物。
比如神经网络和AI,虽然90年时期他时期,这么做起到的收益也十分巨大,比如去年的Alex和今年的Dream,都有很恐怖的提升。
不过在孟繁岐看来,AI时代后期的结构就不怎么变化了,最重要的还是大力出奇迹,加上他很清楚什么任务用什么结构比较好,结构设计对他来说太过简单。
“当竞争走到最后,大模型的训练技术,和海量优质资源更为关键一些。”
杰夫和辛顿偷偷交换了一下眼神,感觉怪怪的。
本来是杰夫来给这个还在网络的并行训练。
那时候才1990年,杰夫已经开始研究2023年最为核心的技术,大模型的训练方法。
“我不得不说,我本以为连续做出算法方面突破的你会是一个偏学界风格的人。”杰夫表情诧异中带着惊喜,“没想到你看待问题的思维和我们工业界的需求非常符合。”
杰夫接触过的出色学者很多,甚至就连辛顿都带有学界的思维惯性,因此在谷歌大脑内部,辛顿并不参与任何管理和决策工作,只专心负责学样的观点,喜欢新鲜的事物。
比如神经网络和AI,虽然90年时期他也曾钻研过,但之后他在谷歌的工作更多的是架构,,广告方面。
其实并没有再更新过任何AI知识。
直到2011年,吴恩达与谷歌合作项目,他向杰夫建议道,情况在飞速改变,谷歌应当重视AI技术。
杰夫很迅速就拥抱了这个变化,甚至可以说,他天生就对这种自己不够熟悉的潜力方案感兴趣。
一旦被他搞懂了问题的解决办法,他反而会失去兴趣。
孟繁岐在AI战略的想法与自己不同,杰夫反而更加欣喜,心中暗道,这回真的是捡到宝了。
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本章完
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