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第4章感謝內(nèi)卷的面試文化（1 / 2）

其實孟繁岐也曾無數(shù)次幻想過重生這樣的事情，在他的夢中，事業(yè)，愛情的進展總是神速，一帆風(fēng)順。

然而當(dāng)真有機會重新走在十年前的大學(xué)校園里，孟繁岐卻發(fā)現(xiàn)，也就只有買買btc這種事比較容易做。

他沒有異界默寫《紅樓夢》，倒背唐詩宋詞三百首的記憶力。

而ai時代代碼和工具的更新?lián)Q代又是如此迅捷神速。

截止此時，別說是后世二分天下的兩個ai工具沒有發(fā)布，就連更早的caffe都沒有開始開發(fā)。

整個學(xué)界還在alex大地震的余震當(dāng)中，學(xué)界不少人連深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底長什么樣子還沒完全搞清楚，又哪來的現(xiàn)成框架給他使用呢？

孟繁岐走在回宿舍的路上，開始思索怎么應(yīng)付重生回來的第一個難題，服務(wù)器這東西只要熬過這幾個月，出一部分btc就夠買。

而參賽拿了第一之后，谷歌可不會吝嗇幾臺機器借你用。孟繁岐非常清楚這段往事，只要順利實現(xiàn)算法，谷歌開給自己的將會是一個天文數(shù)字。

比較麻煩的是構(gòu)建這個模型要用的代碼框架。他開始接觸的那會兒，最火熱的工具是15年出的tensorflow(tf)，又過了兩年，17年臉書(facebook)提出了pytorch，更加易用，漸漸后來居上。孟繁岐便也轉(zhuǎn)而使用pytorch居多。

再之前的一些框架，他有所聽聞，但誠實地來說，確實從來沒有接觸過。

越到后期，各種包裝就做得越好，即便是小學(xué)生來了也可以兩行代碼直接構(gòu)造一個高性能的前沿模型。

但那到底是十年后了，如今距離tf發(fā)布最初版本還有兩年多，孟繁岐有點煩躁。

他目前的計劃是去看一看去年alex最初版的源碼，再去看看阿里克斯本人的主頁，應(yīng)當(dāng)會有一些收獲。

實在不行，就只能乘著阿里克斯如今春風(fēng)得意，又還沒有簽約谷歌的這段當(dāng)口，多套近乎，向他請教。

由于alex是深度學(xué)習(xí)時代的里程碑事件，其模型名稱又以本人命名，因而孟繁岐對其論文，網(wǎng)絡(luò)乃至本人都稍有些了解。點開網(wǎng)頁搜索其人的姓名，很容易就能在多倫多大學(xué)的網(wǎng)站上找到其簡潔的個人主頁。

不僅如此，這個個人主頁上還詳細記載了他在校期間自己開發(fā)加速的一些代碼。主要是c++和基于英偉達顯卡的cuda代碼，基本上在10年-12年這個時間段。

“好人一生平安啊！”孟繁岐點開鏈接，發(fā)現(xiàn)他不僅是代碼和結(jié)果記錄在里面，就連每次的改動修正了什么也都記得清清楚楚，甚至旁邊還留了一句言，“如果有任何代碼跑不起來，請隨時聯(lián)系我。”

孟繁岐的眼中流出了兩行熱淚，正是因為一代代算法開創(chuàng)者如此無私的奉獻和分享，ai行業(yè)才在十年中發(fā)展的如此迅猛。

“好代碼，我抄！”數(shù)據(jù)和代碼都在下載之中，如果這個cuda-conv的框架可以使用，那代碼的問題其實就算解決了一半，孟繁岐完全可以基于這個雛形框架先初步實現(xiàn)一些比較關(guān)鍵的算法。

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