“当然没问题。”李彦弘非常爽快地答应了，“这个技术本身就是你独立研发创作，你愿意匿名，还是愿意来到台前，我都欢迎支持。”
“不过，如果要介绍你的话，我个人有一个小小的请求，我希望能够称呼你为，‘白度AI研究院特约研究员’，你看可不可以？”
果不其然，想要李彦弘为自己宣传，在这种事情上，他还是有自己的想法的。“虽然你拒绝了我的招募，没有在白度入职，但是我们的合作关系还是非常密切。有关这个技术，也牵涉到了千万级，甚至亿级的利益分配。”
“在技术发布会上，宣传你的身份为我们研究院的特别研究院，这对这项技术的成长是很有帮助的。”李彦弘娓娓道来，把孟繁岐说得一愣一愣的。
“客户知晓技术的创作者是我们的研究员，显得非常有保障，就会对白度更有信心，合作的意愿更强，更稳。”
李彦弘说得好听，但孟繁岐知道，他也是想借助自己目前在学界的名声和势头。
如今AI学界基本上已经普遍有共识，2013年最杰出的AI技术突破，就是孟繁岐的残差网络和生成式对抗网络。
在这个节点上，白度宣传自己为白度特约研究员，并且联合发布了第三个同级别的AI技术突破。
大家很难不把前面两个杰出工作也和白度联想到一起。
毕竟就在短短几个月的时间内，同时产出了这三个工作。
要么怎么说是华国首富呢，这脑筋和小心思，就是灵活。
“好的，没有问题。”自接触以来，李彦弘对自己还算真诚坦荡，虽能猜到他动过些别的心思。但在合约内容上，李彦弘一点也没吝啬，基本上都按之前谈得最大比例来订的分成。
既然对方赏脸，孟繁岐也不好扫兴。李彦弘到时候亲自站在PPT前吹自己，宣传自己。
这点小要求，就当是付给李总的广告费吧！
内容敲定，合同一式两份，盖章签订。这件事就算是结束了。
相比于李彦弘平常签订合同的阵仗，这次显得相当草率。
但旁观的余恺和汪海峰都很清楚，这次技术合作即将涉及到的产业数量和规模，将会到达一个相当夸张的层次。
逐渐有些被阿狸企鹅甩开的白度，想要打一场漂亮的翻身仗，就指望着人工智能便是第三次工业革命了。
签订完合同，李彦弘和两位高管还有其他事宜，具体代码的交接和讲解，就由研究院的几位资深研究员来对接了。
李彦弘虽然技术上持续在关注，但毕竟基本上很少亲自看代码写代码了。
主要把握一个大方向，细节和实际操作还是交给底下的打工人。
此时此刻，负责接收代码并需要理解基本全部内容的白度资深研究员，王恺，正有些惴惴不安地在门口踱步，既兴奋又担忧。
本次合同签订成功，他需要负责吃透所有的代码和技术细节，交接之后在全研究院去介绍。
面对这样恐怖的性能提升，王恺对自己的实力产生了不自信。这么夸张的速度，如此天才的想法，我真的能够理解吗？
但同时又很兴奋，他将会是首批真正接触到这个技术核心的人。
正如此想着，白度的三位高层已经离开，孟繁岐在里面收拾了一下文件，也走了出来。
“哥！太diao了吧！”王恺开门见山，他已经把生产式对抗网络的论文反复看了三四遍了，心中惊叹敬佩的感情。
现在又看到了如此惊人的检测算法突破，心中的千言万语只化作了三个字。
君不见，AI技术发了多少《自然》，《科学》顶刊了。关注度完全不如阿尔法狗击败李世石，柯洁。
老百姓不关注那个。
这小算盘，打得太精了。孟繁岐心中啧道。
这个时间段，这种图片数据的价值还没有得到广泛的理解，借助检测技术的飞跃，白度收割这些图片起来就像噶韭菜。
再过一段时间，就没那么容易白赚了。
都说流量时代，就是一坨屎有了流量都能演男女主角。
李彦弘如果在发布会上，将自己的功劳如实说出，都不需要添油加醋。
其社会影响力，远远比自己发好几篇顶会都来得猛。
标注的成本，自然是十数倍的差别。
为图片添加选框和标签的工具也不完善，操作繁琐，就更使得其缓慢。
截止到现在，深度神经网络为基础的检测算法还有展现出什么实际的商业价值，还停留在实验室研究阶段，实际上并没有得到这些大公司足够的重视。
“李总，你要是开技术发布会的话，能不能也宣传宣传我这个原作者，给我也打打广告？”孟繁岐半开玩笑半认真地说道。
李彦弘开技术发布会去介绍自己的YOLO检测算法的话，可想而知，其关注度还是非常之高的。
“你们给我数据，我就能帮你们做这个功能。”
李彦弘这是想趁这个技术优势，收割一大波免费的数据啊！
一张分类图片，只需要标注一个标签，它是什么即可。
而标注一张检测图片，经常需要在上面添加数个，甚至十数个检测框，需要细致到具体轮廓，然后再添加类别。
此时此刻，就白度内部而言，李彦弘这个深度学习研究院，也只在私下积累了不到十倍的私有数据量，也就差不多二三十万张。
对于白度来说，基于这个本钱，想直接像后来的ChatGPT一样，提供一个人人可用的AI智能，那还差了十万八千里。
“李彦弘开这个技术发布会的意图，其实就是伸手要数据。”孟繁岐稍一思索就想明白了，“通过展现这种神奇的效果，诱惑需要工业检测的厂商，需要医疗图像检测的机构，想要开发自动驾驶的车企。”
目前商业用的检测算法，还是传统技术为主，并不需要训练数据，而是通过人工设计的滤波器去提取特征。
孟繁岐演示使用的公开VOC检测数据一共就几万张，相比日后动辄几千亿的模型参数量，几个T的数据量，这个规模有点像过家家。
也是了，孟繁岐恍然明悟。
检测任务的数据集收集和标注的成本更高，这也是为什么孟繁岐夺冠的大赛，分类图片一千多万张，检测图片才几万张。
目前所有的这些内容全部都是人工去标注。
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