之类的冷笑话。
他在2011年创立谷歌大脑，誓要奠定谷歌AI世界领先的地位。并且在12年，就已经能够做到识别自己旗下Youtube视频内的一些内容，以及大大增强了语音识别的准确度。
杰夫坚信，没有人比他更清楚这背后的价值，而他会给辛顿一个他无法拒绝的价格”
事实上也的确如此，当竞标的价格超过2000w美金之后，辛顿三人就已经开始失去数字上的概念了。这种感觉非常不真实，虚无而缥缈。
直到谷歌和白度的相互竞价来到4400w美金之后，辛顿中止了继续竞价的流程，选择加入谷歌。
而实际上杰夫的愿意付出的金额还远远不止于此。
时隔一年，杰夫和辛顿再一次站在了谈判桌前，只是这一次，他们两个属于同一方阵营。
他们的想法也如出一辙，“谷歌必须要得到他，我们要给他一个无法拒绝的价格。”
只不过等真的迈入西尼的那间会议室的时候，两个人对视了一眼，想法却同时产生了一些动摇。
面前这个华国的年轻人似乎年纪也太轻了一些，在这个至少也是硕博生参与的领域中，一个二十左右的大三学生显得不是那么值得信任。
“你是一个很爽快的人，也是一个很聪明的人。既然要谈招聘，我们就不绕什么弯子了。”杰夫单刀直入道，“大部分时候，我相信年轻意味着无比的潜力。但从你的经历和教育背景来看，我也不得不为我的公司考虑，你这次的成就只是幸运和碰巧的可能性。”
“这将会是一笔天文数字的合同，我们只是在谈论一些可能性，希望你不要有其他的想法。”辛顿补充道。
孟繁岐对这件事情早有预料，重生回来的这几个月，他的一切准备都是为了这一刻的到来。他将会从谷歌这里薅走上亿的初始资金，然后转而建立起自己的AI帝国。
深度学习，深度神经网络性能崛起之前，辛顿已经成为了该领域的鼻祖，谷歌敢于直接斥资四千万+美金，是出于有基础的信任。
自己没有历史成绩，年纪这么小，甚至专业也并非相关专业，谷歌有此担忧也是理所应当。
“不如这样如何，我们可以签下对赌合约。”信任不够的情况下，对赌合约是最好的解决办法，对自己不希望发生的情况施以惩罚避免损失，对自己希望发生的情况则多让渡一些利益。
“我们可以按照研究成果的质量和数量签订价格，或者按这些成果的采用情况乃至将来带来的额外收益进行分成。如果我的方法不被谷歌采用，或者采用后没有带来收益，我甚至可以不拿一分钱。”
杰夫和辛顿面面相觑，别的不说，面前的这个年轻人对自己的信心和胆魄实在是首屈一指。
甘愿放弃自己两人提出的1000w美金三年的天价合约，去以低底薪按成果对赌奖励和分成。
他就对自己的智慧那么有把握？能够总是取得如此惊人结果？
两位巨头带着疑惑和眼前的这个年轻人签下了合约。
后来面对媒体采访时，杰夫经常感叹，这么一签，就被这小子给薅麻了，我的心真的很痛。
“但孟在谷歌时期奠定了那么多领域的核心和基础算法，您难道不高兴吗？”
“痛，但痛并快乐着。”
又或者，“杰夫编程的时候只使用0和1两个按钮”
“编译器从来不给Jeff警告，是Jeff警告编译器”
除此之外，最大的压力来自于他的雇主谷歌。
时年六十五岁的辛顿在去年将该竞赛的千分类Top-5准确率从75左右直接提升到单模型85。这对当时的谷歌来说是一个巨大的震撼。
虽然没有正式参赛，但一向对海量数据的处理非常自信的谷歌，私下里在竞赛的数据上做了一些验证。结果却发现，拥有丰富大数据处理经验，并具备海量计算资源的自己，被辛顿三人组这样一个学界的小团队给狠狠地爆出了十条街。
谷歌派出了工程主管阿兰(Alan)，甚至名震硅谷的杰夫(Jeff Dean)亲自前往加拿大拜访，以求辛顿团队加入谷歌。
杰夫其人加入谷歌甚早，也是早期谷歌三位大牛之一，由于其实在太牛，坊间流传有不少他的笑话，人称姐夫笑话。
大抵都是些，“光曾经时速只有120km/h，后来杰夫花了一个周末对物理学进行了小小的优化”
AI的新时代，深度学习从这一刻开始，以谷歌，微软，白度等公司为首的巨无霸科技企业蜂拥而至，让原本比较纯粹的AI领域多了几分工业界的务实，当然也有一些资本的铜臭。
2013年，相同的赛事例行举办。
就在各路高校，机构还在争相复现去年辛顿团队的结果之时，一个众人从未听过的名字，孟繁岐，使用DreamNet，以一个更为夸张的性能提升傲立于竞赛的所有任务榜单之上。
技术是核心生产力。
敏锐地谷歌很快意识到深度神经网络的潜力，但同时的，还有其他知名公司和机构。辛顿团队的电话和邮箱很快被挤爆，
不仅是不够熟悉这个领域的人难以想象，就连深耕该领域接近半个世纪，去年以三人之力刷爆榜单的辛顿团队，也完全想不明白这么恐怖的性能进步到底是怎么实现的。
有人在自己最擅长的领域做出了这么可怕的突破，自己却完全没有任何思路和头绪，这对这个灰白头发的老人来说是一件一时间不大容易接受的事情。
可以根据图片的内容，分辨出它属于一千种类中的哪一种。
作为唯一一个使用神经网络作为核心算法的队伍，他们以碾压的姿态击败了传统的算法，获得了千分类这样一个复杂视觉任务的冠军。
此时距离结果的公布已经接近一个月，整个学界对这个结果是如何做到的仍旧是一无所知。
协办该赛事的国际计算机视觉大会会议方早已给名列前茅的参赛者们都发送了邀请邮件。
所幸这个神秘的“Meng”很快便确认出席。否则还真没有人清楚到底该怎么联系上他。
并且4.8%的top-5错误率更是已经突破了赛方四年前提供的人类标准5.1%。
这个恐怖的提升完全超乎了所有人的想象和理解。
2013年的12月，重生归来几个月的孟繁岐即将前往澳大利亚，西尼，参加计算机视觉方向的顶级会议，ICCV-2013，国际计算机视觉大会。
他没有任何的文章投稿并发布在这个会议，但所有人都很清楚，这个没有投稿的人才是本次会议的绝对核心。
去年的同一时刻，AI三巨头之一，加拿大多伦多大学的辛顿(Hinton)与自己的学生阿里克斯(Alex)一同发布了人类历史上第一个深度神经网络--阿里克斯网络(AlexNet)。在千万级别的图片上提取了人类难以理解和解释的知识。
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