孟繁岐曾經數次幻想過重生相關的場景，其中第一步就是發布殘差網絡來到這個會場。
在他的想象中，這個時刻才是事業真正的開始。
但沒有想到的是，科技巨頭們的嗅覺遠比他的臆想要敏銳很多。
在12月7日的這次報告之前，穀歌和白度就已經和自己分彆簽訂了合同。
傑夫代表穀歌最後與孟繁岐簽訂合同的時候，也是感到一陣陣肉疼。
這在穀歌挖人才的曆史上也算是排得上號的優厚合同了。
分成的比例最終基本都定在了最高的3成，12年，然後1成三年的水準。
全都是傑夫給出的草稿合同中最極限的待遇。
“這下每年搞不好要分出去接近一個億美金了。”這是傑夫和相關董事們心裡的最壞打算。
他們完全料想不到，孟繁岐短短23年內從穀歌分走的利潤會是一個再大幾十倍的恐怖數字。
並在此基礎上依靠投資和創業，成為了史上最年輕也最快白手起家的百億美金富豪。
這讓他在一群五六十歲的老頭中顯得格外顯眼。
沒有依靠任何人的投資，這就是技術的價值和力量。
“不得不說，你是第一個讓我如此糾結的人。”7日這天的會議開始前，傑夫終於在西尼會場和孟繁岐簽署了合同。
他苦笑著和孟繁岐握了握手，通常來說，他寧可選擇放棄也不會讓步到這個境地。
但辛頓說服他相信，孟繁岐在ai研究上的天賦和學術品味都是他前所未見的。
為了公司在ai方向上的未來，他用自己在穀歌的地位向董事會做了擔保。
“合同既然簽署，我就準備開展相關研究了。”孟繁岐對這個最終版本心滿意足，雖然他的技術很強，但世界上這時間也找不到比穀歌更好的平台了。
如果真的搞砸了，對他來說也是非常被動的事情。
“雖然我要遲幾個月才能到達美國，但我和穀歌合作的意願是非常強烈的，我已經有了一些想法，需要你們相關的數據和材料來驗證。”
孟繁岐不大清楚2020年後穀歌的先進推薦廣告算法，但是1619時間段的經典論文還是看過。
這些技術需要穀歌內部的客戶行為數據，才能將模型訓練得好。
這也是為什麼ai越發展到後麵越像是壟斷行業，形成門檻的不是技術，反而是高質量的海量數據，和需要的恐怖計算能力。
“這當然沒有問題，現在合同已經簽訂，我們會交給你相應權限的內部賬號。相應的內部數據和材料你都可以接觸得到，但要小心泄露的問題。”傑夫提醒道。
內部的這些東西一旦泄露，按合同所需的賠償可不少。
“比較常見的問題都有相關的入職文檔和指引，如果有什麼需要幫助的，可以隨時和我的學生阿裡克斯和伊利亞討論。”辛頓還是相當看好孟繁岐的。
阿裡克斯和伊利亞？開局和chatgt首席技術官一起打工？
這感覺還真不錯。
美國博士的畢業還是比較漫長的，因此阿裡克斯和伊利亞的年紀基本和孟繁岐重生前差不太多，交流起來還算是通暢。
尤其是伊利亞，他此刻正在專注於seqtoseq相關問題的研究，也就是一個語句到一個語句的任務，比如翻譯和對話。
由於後世的chatgt是ai曆史上普及率最高，震撼程度也最高的產品，國內所有的大廠都試圖複製這項技術。
因而孟繁岐在自然語言領域，最熟悉的就是伊利亞這一條道路。
在之前的短暫交流當中，伊利亞感覺自己比較困惑不解的地方，孟繁岐總是能夠為自己指點迷津，頓時服氣了。
“天才果然還是天才，完全不講道理。”伊利亞其實本身也算是天之驕子了，“他明明主要在視覺方麵做研究，對自然語言問題卻理解得比我還深刻。”
伊利亞很快被折服，並暗下決心多和孟繁岐進行交流合作。
“那我方便先了解一下穀歌現在推薦和廣告算法內部迭代的流程和驗證指標嗎？”
穀歌方麵早已把內部賬號準備好，孟繁岐登陸進去之後看了一圈，不少東西還是比較熟悉的。
比如穀歌的代碼規範，這個是後來華國許多大廠代碼規範的藍本，因此孟繁岐基本熟悉。
至於一些內部的工具，雖然不少孟繁岐沒有用過，但也聲名在外，有所耳聞。
因此大多數功能很快就上手了。
代碼管理倉庫裡，大部分與自己無關的內容都沒有開放權限給自己，其實這個也不要緊，開放了他也看不懂。
比如穀歌瀏覽器的源碼，很早就開源了，但一般人根本沒那個能力搞懂。
代碼量龐大複雜，即便是彆人寫的總結，孟繁岐都看不太明白。
他主要關注的還是ai相關的幾個算法方向，穀歌內部的進展還是挺快的，自己得抓緊點先做幾個變現快的技術。
然後再慢慢搞ai方麵的突破。
“廣告算法和推薦算法？”傑夫和辛頓都是一臉問號。
如果說圖像算法和語言算法還有不少共通之處的話，推薦和廣告則就是差彆很大的一個領域了。
目前這兩年，圖像方麵突破最快，語言次之。
孟繁岐自己這幾個月就做出了三個重大圖像成果。
傑夫還指望著他在穀歌大腦再創佳績呢，結果小子怎麼奔著推薦廣告去了？
難道就是為了錢？
沒錯，就是為了錢，沒有彆的原因。
這方麵的算法突破，可以直接抽穀歌8成以上收益的血，這吸引力可比其他方向的ai技術大太多了。
“你不準備繼續做圖像算法嗎？”辛頓有些擔憂，他是比較純粹的學者，雖然早期被金錢困擾，但有了幾千萬後就不再關心錢的事情，而是安心做學術。
但目前看來，孟繁岐顯然不是這樣的人，他奔著錢最多的廣告業務就去了，這樣的功利心態讓辛頓有些憂慮。
“也不是，我對推薦算法稍微有一點想法，隻是之前個人一直沒有數據支撐，我的重心還是放在圖像和語言這邊。”
孟繁岐隻記得幾個推薦算法，得快點做出來變現。再過幾年他這方麵的水平就跟不上了，想一直做也做不下去。
聽到這句話，辛頓心中稍稍寬慰了一些。