第1083章就那個和錢老一起貴國的沈
第1083章就那個和錢老一起貴國的沈(第2/3頁)
的關鍵窗口期。微軟的管理層最近對ai的態度發生了轉變，開始願意投入更多資源進來。這個窗口期過去了可能就冇有了，鄧力如果這時候跳船，等於把前麵三年的積累全扔了。”
陳星能理解。
你在一家公司花了三年時間，好不容易讓管理層相信了你的方向，資源終於開始傾斜了，團隊也搭起來了。
這個時候換一家公司從頭再來？換了誰都不會乾。
“接著說。”
甘良才把剩下幾個人的情況過了一遍，問題大同小異。
有的是實驗室正好處於出成果的階段，不願意中斷節奏。
有的是已經拿到了大廠的終身教職或者永久編製，穩定性這個因素在學術圈的權重比工業界想象得要大得多。
有的是純粹對華夏的科研環境有顧慮。
留在北美隨時可以參加頂會、隨時可以和同行交流、隨時可以拿到最新的論文和數據。
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回到華夏？那魚頭朝向我，是喝還是不喝？
喝是真不會喝，可不喝是不是不給麵子？
甘良才把筆記本合上，做了一個總結。
“陳總，我跑了兩個半月，接觸了十幾號人，說句老實話，比起錢和待遇，這些人看重的是平臺能力。是數據、是生態、是學術圈子的正反饋循環。”
“壞消息說完了，那好消息呢？”
“何開明非常非常願意加入我們紅星，他現在在微軟亞洲研究院，主攻計算機視覺，方向是深度卷積神經網絡在視覺任務上的應用，重點是他今年才二十五歲，比陳總你還小一歲，冇有楊立坤那種學術大佬的光環，也冇有鄧力在大廠的深厚積累，但這個人有一個特點。”
“擅長工程落地。”
甘良才解釋道：“學術界做ai的人分兩種，一種是理論派，追求的是提出全新的框架、全新的範式，希望改變整個領域的基礎認知，楊立坤是這一類。另一種是工程派，追求的是把好的想法變成真正能跑起來的係統，讓它在真實場景裡產生效果。”
“何開明是後者，他的論文不是那種隻在實驗室裡的東西，都是能直接搬到工程係統裡用的。這種人在學術圈有時候不如理論派風光，但在工業界的價值極高。”
“他為什麼願意來紅星？”
甘良才笑了起來，“他的理由和其他人拒絕的理由恰好反過來。”
“楊立坤他們看到的是，紅星冇有數據、冇有互聯網生態、冇有學術圈子。”
“何開明看到的是，紅星有自研gpu、有自研存儲、有先進封裝，一條完整的硬件鏈路，他跟我說了一句話，我印象很深。”
甘良才學著何凱明的語氣。
“未來a
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