孟繁岐重生前，在OpenAI的ChatGPT还有微软的Bing压力之下，[谷歌大脑]团队和[DeepMind]团队两大人工智能组织进行了合并。
合并之后的[谷歌DeepMind]首席执行官由戴密斯担任，杰夫反而转任虚职，担任团队首席科学家。
戴密斯作为被收购的一家小公司创始人，能够在人工智能这个谷歌非常关注的领域内，合并后职位隐隐压过谷歌元老杰夫，可见戴密斯其人颇有一些手段和才能。
不过那是十年之后的事情了，如今的戴密斯刚刚有了新东家，还想要张口分谷歌大脑团队的资源，面对杰夫的时候还是颇为忐忑不安的。
好在杰夫终究还是偏技术型的管理者，对于DeepMind团队的成就也颇为赞赏。
两边的交流还算是顺利和愉快。
只是谈到谷歌大脑团队成员——孟繁岐的时候，杰夫表示自己并做不了决定。
“他如今可是享有特权的大红人，如果你们需要他的帮助和参与，还是自己直接去联系他吧。”
这个回答，让戴密斯有点惊讶。
孟繁岐如今甚至都没有正式加入谷歌，就已经有了如此高的地位，这实在是让人难以想象。
DeepMind在被收购之后，除了刚需的计算资源之外，打得第一个注意就是谷歌大脑的孟繁岐。
这是黄士杰博士一力主张的想法。
在他的视角看来，孟繁岐很可能是DeepMind现下最需要的资源，一个出色而富有创造力的大脑。
并且同为华人，孟繁岐天然就比欧美的学者更加能够理解围棋的文化底蕴。
而接到黄博士电话的孟繁岐则是一脸懵，不过好在黄博士由于前世充当阿尔法狗的代言人，代替阿尔法狗与李世石和柯洁两人对弈落子。
孟繁岐一接通视频，虽然看上去有些不同，但还是立刻就认出了他。
一番介绍和寒暄之后，孟繁岐直奔主题。
“黄博士突然联系我，有什么要紧的事情？”
“要紧倒也谈不上，主要是我们有一个智能棋类的大型项目，不知道你有没有兴趣参与。目标是人类史上最难的图版棋类游戏，围棋，我们希望可以使得人工智能程序在围棋这个世上最难的棋类游戏上，真真正正地战胜职业围棋选手。”
黄士杰当然不是要孟繁岐全职加入进来打白工，他知道孟繁岐正处在技术的巅峰期，发布新方法跟下蛋一样快。
没那个理由和资格去要求这样的新星加入队伍给自己打工。
他所求的，只是孟繁岐间歇性地参与讨论，提供给他们一些意见和看法。
此前孟繁岐的不少思想，对阿尔法狗的基本框架建设就已经起到了重要作用。
“前段时间使用了你的残差思想，对我们的性能帮助很大。你的生成对抗思路，也对我们有所启发。”黄博士倒也没有恭维的成分在，残差思想基本上对所有需要一定规模深度网络的算法都有不小的帮助。
除此之外，孟繁岐在优化器，归一化等其他方面的工作也很让黄博士耳目一新。
可以说每次看孟繁岐的文章都有些新想法和启发，加上两人都是华国人，黄博士便很希望孟繁岐可以参与这个项目。
对于围棋这件事，终究还是华国人更能理解他内心中的那种情怀。
不过唯一担心的事情是，围棋AI并不是一个很有商用价值又或者是工业落地前景的方向。
说白了，这个东西，它赚不到什么钱。
项目做起来像个貔貅，只看到钱进去，看不见东西出来。
而孟繁岐作为人工智能学界飞速升起的新星，尤其在检测相关算法上突破众多。
检测相关的许多技术落地的条件已经成熟，做这方面的研究肯定是收获颇丰的。
对比之下，他不见得能够看得上这个围棋AI的项目项目，即便看上，也不见得有这个时间来参与。
不过黄博士还是进行了努力和尝试去邀请。
“正好DeepMind刚刚被谷歌收购了，我就去问了下杰夫有关你的情况，想看看有没有合作的机会。杰夫和辛顿说，你现在虽然是谷歌大脑的研究员，但是享有很高的自主权，他们不会对你多做什么限制，也不是特别清楚你的时间安排，因此让我直接来跟你联络就好。”
黄博士说这话的时候，其实也有些好奇。
研究员这样的岗位，的确有一定的自主权，可以根据自己的特长和喜好做一些研究方向的选择和取舍。
可像孟繁岐这样，两个大领导明显都表露出“由他去吧”“我可管不了这家伙”态度的研究员，实在是不多见。
“我主要是给谷歌稍微创收了亿点，也就亿点点。”孟繁岐哈哈大笑，这事情上回辛顿跟他聊过。
自从孟繁岐三板斧给谷歌广告收入创收三分之一之后，谷歌大脑整个部门的特权就算是彻底确立了。
钱钱钱，所有董事的命脉。
谁能如此强力创收，谁就能享有无限的特权。
孟繁岐一创收，整个部门都跟着喝汤。
谷歌因此彻底确立了人工智能优先的企业宗旨，谷歌大脑的地位自然就无比超然。
而这一切的最大功臣孟繁岐，当然也就无人能管了。
人家就是没服从指令，这才搞出了这么多的营收。
怎么着，你想管他？你给谷歌创收了多少？
“不瞒你说，我其实对围棋AI还挺感兴趣的，方便的话，今天先说一下目前的进展？”
孟繁岐不像黄博士，棋力很高，差不多都有业余六段的水平了。
他的水准基本上是刚读懂围棋的基本规则，一次都没跟人好好下过的水平。
也就看了战鹰和雪糕几个基础教学视频，还是没太专心看的那种。
但这丝毫不影响他对围棋AI的兴趣，他关注其中的AI远大过围棋。
孟繁岐这一年来都专注于积累原始资本，拿自己最熟悉的视觉技术去变现，险些都要忘记一些基本的人生追求了。
视觉算法，尤其是检测方面的这一系列操作，YOLO-多目标-人脸，都是孟繁岐前世的舒适区。
各种技巧和源码滚瓜烂熟，完全可以一人成军，整套功能开发下来，都不带卡顿的。
这些都是前世变现最成熟的技术，流程和原理也没有那么麻烦。
而阿尔法狗这样的复杂系统，就不是孟繁岐一个人拍拍脑袋可以复现出来的了。
其中海量的棋谱数据，输入的方式，评分的标准，搜索对抗的原理和筛选策略。
这部分内容孟繁岐基本上都不大熟悉，谁让不能变现的技术，面试考得太少呢。
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