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    實在不行，就只能乘著阿里克斯如今春風得意，又還沒有簽約谷歌的這段當口，多套近乎，向他請教。

    由于alexnet是深度學習時代的里程碑事件，其模型名稱又以本人命名，因而孟繁岐對其論文，網絡乃至本人都稍有些了解。點開網頁搜索其人的姓名，很容易就能在多倫多大學的網站上找到其簡潔的個人主頁。

    不僅如此，這個個人主頁上還詳細記載了他在校期間自己開發加速的一些代碼。主要是c++和基于英偉達顯卡的cuda代碼，基本上在10年-12年這個時間段。

    “好人一生平安啊！”孟繁岐點開鏈接，發現他不僅是代碼和結果記錄在里面，就連每次的改動修正了什么也都記得清清楚楚，甚至旁邊還留了一句言，“如果有任何代碼跑不起來，請隨時聯系我。”

    孟繁岐的眼中流出了兩行熱淚，正是因為一代代算法開創者如此無私的奉獻和分享，ai行業才在十年中發展的如此迅猛。

    “好代碼，我抄！”數據和代碼都在下載之中，如果這個cuda-convnet的框架可以使用，那代碼的問題其實就算解決了一半，孟繁岐完全可以基于這個雛形框架先初步實現一些比較關鍵的算法。

    想到這里，孟繁岐不得不由衷地感謝后世越來越內卷的算法面試。

    他對自己的能力認知非常清楚，即便是重回十年前，他的代碼能力也并不突出。他的優勢在于清楚很多技術和公司的發展路線。

    之所以對這些著名的算法技術了若指掌，并且能復現其中相當的一部分。還得多多感謝程序員特色的面試機制。大一些的企業，一次面試面你三輪五輪技術，現場考你寫代碼，問你經典技術讓你實現，那是司空見慣了。

    加上程序員這群人又特別喜歡分享，酷愛寫“面經”也就是面試的經歷和經驗。往往又有好心人針對這些問題提供非常詳細完美的答案。

    如此來回反復幾年，大企業為了篩選人選，題目也是越出越難，越出越加刁鉆。因而使得孟繁岐對各個路線的基本核心技術和經典論文爛熟于心。

    只是后世早有人把工具寫好，了解這些經典原理在工作中沒什么大用處，卻沒想到竟能在這里物盡其用。

    除了代碼之外，另一個要緊的任務就是幾篇重要論文的細節和推理論證。
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