第41章 未来模型的大与小

    “孟同学就完全不考虑加入白度吗？”李彦弘表情波动了一刹那，但几乎微不可查，“我想我应该是现在全华国最重视AI技术的CEO，我们白度也是全华国目前投入最大的公司。”

    “你已经有了心仪的去处？还是说，你对条件有很高的要求？具体的情况我们可以再谈嘛，直接跳过这个环节，是否太草率了一点。”李彦弘此时求才的心还是很诚的。

    “我倒是没有任何怀疑李总诚意或者财力的意思，我听阿里克斯说李总去年出价的力度绝对是冠绝全场的。”这其实是虚张声势了，阿里克斯自然不会对外人说这种细节，不过在李彦弘听来，这么一个细节绝对大大增加了话语的可信度。

    “虽然没有提到比较具体的细节，但他说如果不是辛顿老师的背伤，其实他们很希望加入白度。”这个其实是后来辛顿自己访谈中透露的，孟繁岐使用了两个细节，显得自己已经和辛顿团队非常熟悉，争夺到了一定的主动权。

    “你已经和谷歌大脑的人联系上了？”李彦弘想起去年竞价的事情，还是一肚子气，这件事真是晦气。

    原本白度最早提出的千万美金已经几乎打动辛顿了，教了一辈子书的辛顿哪里见过这么多钱，当即口头表示了意向。

    结果在正式签署敲定之前，他那两个学生拦住了自己的导师，出了個主意，三人成立了一家空壳公司，让科技巨头来竞价，以收购的方式雇佣。

    这一来一去，时间一耽误，就给了谷歌cao作的时间和空间。

    最后的竞价上，李彦弘明明没有输，只是对方三人心向谷歌。见谷歌出价已经高过自己的心理价位，就直接敲定了结果。

    这么办事情，还竞价什么，直接跟谷歌去谈呗？

    虽然表面上白度的表现在那次事件中一直很体面，但李彦弘心里还是有些不爽的。

    当初谷歌拿下辛顿团队是近水楼台先得月，如今燕京出了一个不得了的本科生，学校还就在他白度的总部旁边。

    李彦弘觉得这是时来运转，天道有轮回。

    加拿大离你美国近，燕京离你美国还近吗？

    因此李彦弘今天驱车前来会面，心情还是不错的。

    却没有想到，还没聊几句，竟然情况和走势又要和去年一样了。

    “谷歌大脑确实已经给我发了意向书，条件相当优厚。”孟繁岐坦然相告，“实不相瞒，我基本上已经决意加入，因此先前说跳过招聘的部分，也是为了节约李总的时间。”

    “孟同学，不管谷歌究竟给你开出什么条件，你都可以拿他们的合同直接来白度就职。”李彦弘回想去年的情况，也不来回竞价了，直接就给了一个封顶的条件。

    “不论你能和谷歌谈到什么价位，我都多出百分之20。”李彦弘表情沉重，一字一句道。

    去年为了辛顿团队4000多万美金愣是没能拿下，今年这个本科生，谷歌怎么也不可能出更高的价格。

    李彦弘虽然嘴上说不论多少，其实还是有一个心理的底线，只要不超过他去年的开价，他都可以接受。

    孟繁岐听了心里暗笑，若是真有魄力，就别管别人出价多少，直接报出个价位来才叫自信。

    还得拿别的offer过来才能要价，怎么听都感觉有点缺乏定价能力的味道。

    值得多少，自己竟然没数吗？还需要看别人的出价。

    不过孟繁岐既然不打算加入，便也没有多想这件事。

    “李总，钱的事情当然很重要，但也不能说是全部。我和谷歌也没有完全谈完价格，目前他们给我开出的价格大概是千来万美金。”

    “我还有许多其他在意的因素，比如说学业，您可能也知道我休学了，但一直休着也不是个办法，我总得找个斯坦福这样的大学读读书吧。”

    “当然了，这些其实都是我个人的事情，算是小事。更重要的事情是，华国目前的情况和氛围，是否真的适合最前沿的AI技术发展。”

    孟繁岐虽有重生的优势，但有一位长者说得好。

    人呐，就不知道，自己不可以预料。

    一个人的命运啊，当然要靠自我奋斗，但是也要考虑到历史的进程。

    “华国的氛围是否适合最前沿的AI技术发展？此话怎讲？”李彦弘如今也是走在开拓道路上，这件事情自然是他非常关心的事情。

    “李总是这个时候唯一愿意亲自出马来找我的人，我便也掏心掏肺跟您说几句心里话。”孟繁岐回顾了一下AI整体的发展脉络，如此说道，“AlexNet和我的DreamNet现在彻底打开了深度学习的大门，可以预见，在短时期内，各个方向和领域的AI模型性能将会有一个巨大的突破。”

    “不错，如今正是比拼时速的时候，一步快，则步步快。”李彦弘点头称是，肯定了这个前提。

    “技术上的指标是一回事，从总体的趋势上来看，如果想要真的把AI的技术落地，让人们都可以使用，无非就是把模型做大或者做小。”

    “做大或者做小...？你是指终端还是云端两种发展的方向？”李彦弘很快跟上了孟繁岐的思路。

    “没错，学术研究的时候起初不会过多关注模型的参数量大小，和它的计算损耗。但实际投入使用的时候，则会必然分出极致优化缩减的小模型，和强调性能开放接口给人使用的云端大模型。”

    “在早期的时候，可能会反复魔改和调整模型的结构和设计，让模型尽可能快，尽可能好。但久而久之，随着数据的积累，筛选，更高质量的标注，以及最重要的，更大的模型参数量。”

    “规模极其庞大的模型，会在某一个临界点彻底产生质变，让绝大部分小模型失去价值。尤其是以语言语音类，和图像生成类模型。它们的使用体验是无法向下的。”

    孟繁岐回想起重生前，李总面对ChatGPT(3.5版本)和GPT-4，强行顶住压力提早推出的大模型文心一言，不得不在心中叹了口气。

    其实文心一言并不是一无是处，只是这种与人交互的智能模型，如果相形见绌，就会显得特别不堪一击。