“你是說白度的這個結果和我們這兩天要見的孟有關？”傑夫心頭一緊，他這次來澳大利亞，唯一的任務就是招攬孟繁岐，不會這麼巧吧？“他做出DreamNet和生成式對抗網路才多久，一兩個月的時間，哪裡夠一個不同的領域再有這麼好的成果。”
這是一般人的思維慣性，如果一個人剛剛做成了一兩件大事，那麼通常不會有人覺得他還同時籌備著相同級別的其他事情。
“而且他的生成式對抗網路文章裡沒有白度的人員共同作為作者，本人的資訊描述中也沒有提到任何白度的機構。”阿里克斯震驚於DreamNet對自己的驚人超越，因此仔細讀過孟繁岐公佈的生成式對抗網路的論文。“應該不會和白度有什麼關係。”
這篇論文阿里克斯一字一句地仔細品過，瞭解得非常細緻。
“但是如何去解釋白度新檢測演算法的優異效能呢？”辛頓站在一旁，思索了一番，“如果是基於深度學習，目前檢測演算法無非就是兩點，骨幹的神經網路和檢測頭部分的篩選分類。”
“這種速度的提升，一定主要來自於檢測端的創新，否則是遠遠不夠的。但這個級別的效能飛躍，同時又絕對和作為骨幹的神經網路脫不開關係。”辛頓的眼力相當老辣，基本上把YOLO演算法的提升來源猜了個八九不離十。
&nNet體現出的效能而言，白度絕對和孟脫不開關係。”辛頓的視角更多的是從技術本身分析。“時間上也比較巧合，可能是白度的檢測端創新與孟繁岐的骨幹突破強強聯合了。”
辛頓的想法還是保守了一些，他怎麼也沒想到，兩項驚人的技術突破都出自同一人之手。
“不過，孟在這次競賽的檢測賽道也有相當不俗的成績。”伊利亞補充道。
IMAGENET系列競賽，最受關注的還是一千多萬圖片的千分類，檢測賽道參賽人數其實要少很多，受到的關注也很少。
比較可惜的是，本屆的檢測賽事並不比拼速度，所以幾人無法藉助這個賽道的結果對事情進行進一步的推測。
“他不會被白度給挖走了吧？”傑夫微微皺眉，心裡感覺不大妙。要是真的被搶先簽走了，那就麻煩了。
自己去年挖辛頓三人的時候，就差了一點點，險些被白度捷足先登，白度在這方面的動作還是相當之快的。
上回多個科技公司競價，白度不僅是搶在自己前面第一個聯絡辛頓的，同時也是跟自己犟到了最後的。
如果不是辛頓三人對谷歌偏愛，最後自己能不能勝過白度，還尚未可知。
難道說，天道好輪迴，現在要輪到自己輸給有地理優勢的白度了？
“阿里克斯，我們是約在今天下午的對吧？”傑夫問道，“他現在到澳大利亞了嗎？”
“到了，今天早上的飛機。我前兩天問過他需不需要我們安排接機，他說不麻煩了，下午見。”
“那就好...”聽到孟繁岐早上已經抵達，傑夫懸起來的心又放下了一些。只要願意來和自己談，說明白度還沒有得逞。
怕就怕這小子一個本科窮學生，沒見過什麼世面，直接被白度花個百來萬就拐走把合同簽了，不給自己出價的機會，那就太憋屈了。
只要讓自己開口，傑夫有絕對的信心在談判桌上把對方拿下。
憑藉頂級的薪水預算，寬鬆的工作環境，還有辛頓這座AI豐碑，傑夫實在想象不到一個本科搞AI的大學生拒絕自己的理由。