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孟繁岐更换了几个代码库的版本,结果显卡GTX-690的驱动似乎有哪里不兼容,部分代码的编译也不顺利。他相信这份代码本身是阿里克斯发布出来的比较成熟的版本,不会有什么问题。只是环境和调试上确实是一件麻烦事。
此时的AI技术不能说是小众,但也没有到这种细节问题都随处可查的地步。孟繁岐浏览了一下相关的技术网站,查看了一些相关讨论。
虽然解决了大部分问题,但终究还是剩下了一些。
“没办法了,只能写邮件给阿里克斯求助一下。”孟繁岐倒不是很担心阿里克斯愿不愿意回复的问题,只要自己表明来意,说清楚自己希望以深度神经网络参赛IMAGENET-2013,阿里克斯是一定愿意伸出自己的援手的。
众所周知,AI三巨头是辛顿,立昆(Lecun)和本吉奥(Bengio)三人。2018年的图灵奖由这三人共同获得,以表彰他们多年来的坚持和贡献。
新时代的AI起飞靠得核心技术是深度神经网络,但在60和80年代的两次热潮之余,神经网络其实并没有得到足够的重视。
阿里克斯是辛顿的学生,2012年两人和师门其他人一起以AlexNet参赛IMAGENET-2012的时候,是唯一一个使用神经网络的团队。
孟繁岐很清楚,辛顿和阿里克斯渴望神经网络被发扬光大,他们也已经在2012年以碾压的姿态击败了其他竞争者。
此时的他们还没有完全开始日后非常忙碌的事业,正处于“万国来朝”的喜悦之中。非常乐意为非盈利性质的同好提供技术上的支持。
阿里克斯主页上开源的这套cuda-convnet其实就是日后TF和Pytorch的缩影。
贾扬清博士后来开发的Caffe是许多AI开发者的初恋,很多内容也是基于cuda-convnet。贾博士本人也与阿里克斯交流甚多,从阿里克斯那里得到了很多的帮助和支持。
时隔多年,贾博士仍曾感怀阿里克斯和cuda-convnet,说明阿里克斯在AI技术方面,确实是一个热情好客的人。
虽然决定写邮件叨扰,但其中内容却不是那么容易写的。程序员是一种对提问质量有较高要求的群体,尤其是阿里克斯这样走在时代前沿的顶级大脑,这样的人对愚蠢和傲慢的容忍程度是很低的。
因为开源(Open-Source)是这个世界的一大特色,AI的飞速崛起很大程度上依赖这种无私分享的氛围。去年夺冠击败一众一流大学和科技公司的AlexNet,其所有代码很快就已经可以被随便一个人直接下载到自己的电脑上。
没有任何的壁垒和门槛,最核心的内容就这么免费摆放在你的面前。在这样的情况下,如果再问出愚蠢的问题,是显得有些侮辱人的。
那些不愿思考、或者在发问前不做他们该做的事的人。那些人是时间杀手——他们只想索取,从不付出,消耗我们可用在更有趣的问题,或更值得回答的人身上的时间。
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