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第4章 感谢内卷的面试文化 (第1/2页)

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其实孟繁岐也曾无数次幻想过重生这样的事情,在他的梦中,事业,爱情的进展总是神速,一帆风顺。

然而当真有机会重新走在十年前的大学校园里,孟繁岐却发现,也就只有买买BTC这种事比较容易做。

他没有异界默写《红楼梦》,倒背唐诗宋词三百首的记忆力。

而AI时代代码和工具的更新换代又是如此迅捷神速。

截止此时,别说是后世二分天下的两个AI工具没有发布,就连更早的Caffe都没有开始开发。

整个学界还在AlexNet大地震的余震当中,学界不少人连深度神经网络到底长什么样子还没完全搞清楚,又哪来的现成框架给他使用呢?

孟繁岐走在回宿舍的路上,开始思索怎么应付重生回来的第一个难题,服务器这东西只要熬过这几个月,出一部分BTC就够买。

而参赛拿了第一之后,谷歌可不会吝啬几台机器借你用。孟繁岐非常清楚这段往事,只要顺利实现算法,谷歌开给自己的将会是一个天文数字。

比较麻烦的是构建这个模型要用的代码框架。他开始接触的那会儿,最火热的工具是15年出的TensorFlow (TF),又过了两年,17年脸书(Facebook)提出了PyTorch,更加易用,渐渐后来居上。孟繁岐便也转而使用PyTorch居多。

再之前的一些框架,他有所听闻,但诚实地来说,确实从来没有接触过。

越到后期,各种包装就做得越好,即便是小学生来了也可以两行代码直接构造一个高性能的前沿模型。

但那到底是十年后了,如今距离TF发布最初版本还有两年多,孟繁岐有点烦躁。

他目前的计划是去看一看去年AlexNet最初版的源码,再去看看阿里克斯本人的主页,应当会有一些收获。

实在不行,就只能乘着阿里克斯如今春风得意,又还没有签约谷歌的这段当口,多套近乎,向他请教。

由于AlexNet是深度学习时代的里程碑事件,其模型名称又以本人命名,因而孟繁岐对其论文,网络乃至本人都稍有些了解。点开网页搜索其人的姓名,很容易就能在多伦多大学的网站上找到其简洁的个人主页。

不仅如此,这个个人主页上还详细记载了他在校期间自己开发加速的一些代码。主要是C++和基于英伟达显卡的CUDA代码,基本上在10年-12年这个时间段。

“好人一生平安啊!”孟繁岐点开链接,发现他不仅是代码和结果记录在里面,就连每次的改动修正了什么也都记得清清楚楚,甚至旁边还留了一句言,“如果有任何代码跑不起来,请随时联系我。”

孟繁岐的眼中流出了两行热泪,正是因为一代代算法开创者如此无私的奉献和分享,AI行业才在十年中发展的如此迅猛。

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

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