本来是杰夫来给这个还在学校里接触研究的本科生展现一下谷歌的野望，什么多领域开花，最大的计算平台之类的。

怎么感觉这小子对ai工业的主要痛点问题了解的如此清楚，不像是象牙塔里搞研究的样子。

学界研究ai，主要是为了验证某个猜想，提升具体的指标。

工业ai则更加务实一点，怎么实现需要的资源少，怎么做模型的速度更快，怎么样才能部署到不同的设备上。

两边经常彼此看不惯，学界觉得工业界就是干脏活累活的打工仔，没什么创新突破。工业界则觉得学界就会写论文吹牛，做出来的东西大家根本用不到。

杰夫和辛顿可以说是工业界和学界的代表人物了，杰夫就连读书的时候，所写的毕业论文都是工业方向的，大型神经网络的并行训练。

那时候才1990年，杰夫已经开始研究2023年最为核心的技术，大模型的训练方法。

“我不得不说，我本以为连续做出算法方面突破的你会是一个偏学界风格的人。”杰夫表情诧异中带着惊喜，“没想到你看待问题的思维和我们工业界的需求非常符合。”

杰夫接触过的出色学者很多，甚至就连辛顿都带有学界的思维惯性，因此在谷歌大脑内部，辛顿并不参与任何管理和决策工作，只专心负责学术研究。

或许这一次，我招聘的并不仅仅是一个出色的算法研究员，他可能在公司的ai战略上也能够给我不小的帮助。

杰夫隐隐约约有这种预感。

他之前的十几年是谷歌的技术骨干，参与的管理项目并不多。但ai这个方向，是他大力支持吴恩达推动的，因此这方面的许多事情都由他来领导。

作为一个领导者，杰夫