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第95章 远在硅谷的困局

    对于真正的技术痴迷者来说,金钱的吸引力,远不如一个能让他们施展才华、挑战自我的舞台。

    而夏冬,现在就要为他们搭建一个全世界最华丽的舞台。

    一根鱼线钓上了三条大鱼,这让他信心倍增。

    但他后面的计划,可不仅仅是需要几条鱼那么简单。

    他要的,是一个庞大的技术帝国。

    他要的,是未来十几年,站在技术浪潮之巅的那些名字。

    他要织一张巨大的网。

    一张足以网罗天下技术大牛的网。

    夏冬拿起桌上的华遥Mate 90 PrO。

    他熟练地打开了【豆包】应用。

    手机屏幕上,幽蓝色的光芒一闪而过,冰冷的AI界面呈现在眼前。

    夏冬的手指在屏幕上飞快地敲击着。

    “生成以下几个开源项目的初始版本代码。”

    “第一,RediS。”

    “第二,VOWpal Wabbit。”

    “第三,GraphLab。”

    随着他打完字,手机屏幕上的代码开始以一种超越人类极限的速度疯狂滚动起来。

    没有丝毫的停顿,仿佛这些代码早已存在于某个浩瀚的数据库中,此刻只是被调用出来而已。

    夏冬静静地看着。

    他选择这三个项目,是经过深思熟虑的。

    首先是RediS。

    对于后世的程序员来说,这个名字如雷贯耳。

    它是一个高性能的键值数据库。用最通俗的话来说,它就像是给服务器装上了一个超大容量、超快速度的内存条,专门用来存放那些需要被频繁访问的数据。在2009年才会被一个意大利人开发出来,而现在,夏冬把它提前了整整一年。

    RediS的初始代码量并不算巨大,但其设计思想却极为精妙,尤其是在单线程模型下实现超高性能并发处理的技巧,足以让任何一个顶尖的C语言高手为之着迷。

    能看懂并且愿意为之贡献代码的人,绝对是大神中的大神。

    然后是VOWpal Wabbit,简称VW。

    这个名字古怪的项目,是雅虎研究院在未来几年才会发布出来的东西,一个快到极致的在线机器学习系统。简单来说,它就是一个学习能力超强的“算法怪兽”,能够实时处理海量的数据流,并从中学习规律。后世淘宝、抖音那种让你欲罢不能的个性化推荐系统,其底层逻辑就和它一脉相承。

    这个东西在2008年,绝对是黑科技中的黑科技。

    最后是GraphLab。

    这是由卡内基梅隆大学在2010年左右提出的一个图计算框架。所谓“图计算”,处理的不是图片,而是“关系”。比如,社交网络里你和你的朋友们的关系,就是一个巨大的“图”。GraphLab就是用来高效处理这种复杂关系网络的利器。

    这三个项目,任何一个单独拿出来,都足以在未来的技术圈掀起一场风暴。

    它们共同的特点是:代码量在初始阶段都不算特别庞大,但技术思想极其超前,偏向底层,对程序员的内功要求极高。

    这就像是武林高手过招,不比谁的招式花哨,只比谁的内力深厚。

    用这三个项目来筛选人才,简直就像是用最精密的筛子去筛金沙,留下来的,必然是闪闪发光的纯金。

    很快,豆包便完成了代码的生成。

    夏冬将这些代码通过蓝牙,一个个拷贝到电脑上。

    然后和前一天的项目一样,删除了一部分较为核心的代码,作为钓鱼的钩子。

    然后又让豆包,分别用中文,生成了这三个项目的简介。

    然后,他登录自己的GitHUb主页。

    他将这三个新鲜出炉的划时代项目,一个接一个地发布。

    做完这一切,窗外的虫鸣声已经渐渐稀疏。

    已经是深夜了。

    夏冬伸了个懒腰,关掉电脑。

    他躺在床上,却毫无睡意。

    他知道,当明天太阳升起的时候,他扔进技术江湖的这几块巨石,将会激起何等惊涛骇浪。

    那些隐藏在世界各个角落,因为感觉不到挑战而觉得乏味的顶尖高手们,将会如何因为这些项目的出现,而彻夜难眠。

    而他,夏冬,将会是这个时代的开创者。

    他闭上眼睛,嘴角带着一丝微笑,沉沉睡去。

    同一时间。

    地球的另一端,美国,加利福尼亚州。

    太阳正悬挂在圣克拉拉谷的上空,将大片的阳光倾泻在这片全球科技的心脏地带。

    雅虎总部的玻璃幕墙反射着刺眼的光芒。

    在这座巨兽的内部,一间宽敞的、拥有绝佳视野的办公室里,气氛却有些凝重。

    一个东方面孔的男人正坐在主位上,他的手指无意识地在光滑的会议桌上敲击着,发出沉闷的“哒、哒”声。

    他叫陆奇。

    雅虎执行副总裁。

    一个在白人主导的硅谷技术圈里,几乎是传奇般的存在。

    他的面前,站着几个垂着头的技术负责人,神情紧张,像是在等待审判。

    “所以,三个月了。”

    陆奇开口了,声音不大,却带着一种不容置疑的穿透力。

    “我们的个性化推荐系统,还是卡在老地方。”

    为首的一个白人技术主管,额头上已经渗出了细密的汗珠。

    “陆,我们尝试了所有能想到的算法,无论是协同过滤,还是基于内容的推荐,都无法在现有的架构上,做到低延迟和高精准度的平衡。”

    “数据量太大了,每次的全量计算,都像是一场灾难。”

    陆奇的目光扫过他们。

    那目光很平静,却让在场的每一个人都感到了一股无形的压力。

    “我三个月前就说过,我们目前的架构是有问题的。”

    “它太臃肿,太陈旧,像一头步履蹒跚的大象。”

    “你们在给一头大象的脚上绑上火箭,指望它能飞起来。”

    “这不现实。”

    他站起身,走到巨大的落地窗前,俯瞰着下方车水马龙的景象。

    “问题的核心,在于实时性。”

    “用户每一次的点击,每一次的搜索,都应该像一颗投入湖面的石子,立刻泛起涟漪,而不是等到半个小时后,湖面才慢吞吞地给出一个反馈。”

    “我们需要的,不是一个能处理过去数据的庞大系统。”

    “而是一个能对‘现在’做出即时反应的、轻盈的、聪明的模型。”

    陆奇转过身,看着沉默的团队。

    “这个思路,我之前也提过。”

    “你们再去试试,从‘增量学习’这个方向去思考,看看能不能找到突破口。”

    “散会吧。”

    几个技术负责人如蒙大赦,悄无声息地退出了办公室。

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