其实整个AI圈子，都没有人知道最前沿最先进的是什么。
或者说，AI的发展不像科技树。
它根本就不是一个单方向稳定发展的领域，而像是一个圆圈，每个人都在尝试往着这个圆圈的边界去突破。
最先找到突破口的人就最容易破坏这个结构，然后引发更多的人顺着这个缺口往外冲，所以整个AI的发展就会变得畸形。
畸形的AI发展最终会落在应用层面。
当然，这也是后话了。
三人站在岑言面前左思右想、抓耳挠腮，想了半天都没想到有什么人脉在谷歌。
岑言也只能摆了摆手，让他们继续去忙。
自己则是研究其他的门路。
还是得先看看论文原文标注的分工里，负责工程落地、代码实现、模型训练、系统优化的核心工程师们主要是谁？
靠在椅子上闭目养神。
实则进入了久违的记忆图书馆中，翻阅起了《Attention is all you need》的原文。
这篇论文的8位作者里，有六位都是核心工程师。
按照论文标注的分工来看。
来自Google Brain团队的阿西什·瓦斯瓦尼和来自Google Research的伊利亚·波洛苏欣共同设计并且实现了首个Transformer原型。
阿西什深度参与全流程工程与实验，伊利亚则是负责核心代码和训练稳定性。
阿西什是印度裔，南加大计算机博士。
伊利亚则是乌克兰人，工程师出身。
尼基·帕尔马则是负责在原始代码库和T2T中实现、调参、评估无数样本变体，做工程验证的主力。
也是南加大的计算机硕士，之后更是和阿西什一同创办了Adept AI。
曾当过YouTube工程师，毕业于英国伯明翰大学的利昂·琼斯则是负责初始代码库、高效推理实现、可视化工具等。
也是之后一直留在谷歌，负责Transformer工程化的核心工程师。
卢卡斯·凯泽、艾丹·戈麦斯则是负责共同设计实现T2T框架，重构代码库，支撑大规模GPU训练和实验流水线的核心成员。
前者是分布式系统和ML框架专家，后者则是Brian团队的实习生，之前是多伦多大学的本科生，在辛顿实验室实习过。
别看最后一位是实习生。
但他的背景可一点都不差。
辛顿实验室是深度学习教父、神经网络之父杰弗里·辛顿的科研团队。
全称是神经计算与自适应感知实验室。
可以说是深度学习革命的核心发源地。
人家虽然年纪小，人家虽然是实习生，可人家根正苗红啊。
这六个人。
那可一点都不好挖。
看似关系不是特别大，实则他们之间都是盘根错节的小团体。
阿西什和尼基是校友，虽然两人不在同一个研究团队，可一直关系密切。
之后，在Transformer框架落地后，他们俩也联手离开谷歌，自主创业。
而伊利亚和艾丹，严格来算，是师兄弟。
因为伊利亚可是辛顿的博士生。
之后更是成为OpenAI的联合创始人、首席科学家，参与了AlexNet、GPT系列的核心研发。
像他们这种关系很硬的。
岑言是连想都不用想。
人家根本就不可能放弃现有的资源和背景，以及谷歌那不可计数的投入。
跨过大洋彼岸，跑来他这边干活的。
岑言唯二可以考虑的。
就是身为波兰裔的卢卡斯·凯泽，和勤勤恳恳的老黄牛利昂·琼斯。
难。
实在是难。
因为岑言也去看了这两位的背景。
如果说中华科研界目前冉冉升起的新星是岑言的话。
那卢卡斯·凯泽也应该能算是波兰学术界的顶尖天赋型新星。
他并不是传统的纯NLP出身，而是主攻数学出身的。
本科和硕士在波兰就读，博士在德国亚琛工业大学就读。
他原本是研究符号逻辑和自动定理证明的，后来才跨界深度学习，开始做算法转化工程化的工作。
他极其擅长把算法做成可工业化的框架。
在某种程度上来说，也是目前岑言能看到最适配自己的人。
而另一位，利昂·琼斯。
利昂哥还是长得挺帅的，还是威尔士人，纯工程出身，自学机器学习的利昂哥，根本就和传统学术路径不沾边。
他是纯纯的野路子实战派。
曾经是软件工程师，主攻CAD、CAM系统开发。
又去YouTube当了三年后端工程师，负责大规模视频系统和数据管道。
更重要的是。
他距离岑言很近，物理意义上的近。
或许是和从小接触的文化有关，利昂哥很喜欢东方文化。
当然了，他现在待在的东京。
虽然是Transformer核心工程的负责人，但他一直以来都不在美国本土工作，而是待在谷歌东京团队。
虽然他在转化方面不一定有比卢卡斯强。
但岑言觉得这老哥好挖的原因是他的个性。
利昂哥在之后曾经公开表态过“我正在努力取代Transformer”。
一个在职期间兢兢业业，认认真真的老黄牛。
甚至是打造出Transformer框架的八人中最晚离开谷歌的那个。
在大家都以为他对谷歌充满了热忱的挚爱时。
他跳出来，开始批判创新，主动想要去探索下一代的架构。
这样的人是最容易被撬动的。
倒不是因为他天生脑后有反骨。
而是他同时具备了实干主义和创新精神。
说实话，把算法转化成框架这件事，岑言自己咬咬牙跟周志云努努力也是能干。
但是能写高性能底层，能扛大规模训练的实干型工程师，可没那么好找。
琼斯哥是最能看见的。
他也是八人中最偏实战的那位。
真要挖，其实应该先挖他。
岑言挠头思索。
人选是锁定了，卢卡斯·凯泽和利昂·琼斯。
但问题是。
怎么联系上这两个老哥？
直接去谷歌的官网搜索这两位老哥的个人信息，给他们邮箱里面发邮件吗？
那万一他们俩要是不看邮箱的话，等到回复，估计Transformer都出来了。
而且，其实关键的是。
Transformer的研究脱离不了T2T的帮助，岑言还得考虑考虑T2T怎么办。
T2T，即Tensor2Tensor，是Google Bryon团队在明年才会开源的一个深度学习架构。
其核心作用是在简化复杂模型的训练和实验，尤其以支持Transformer架构和Seq2Seq任务著称。
拥有统一框架、模块化设计、开箱即用、高效训练等特点。
要是没有这类型的框架，那在Transformer原理的复现和研究，或者是要进行快速原型验证时，都会很费力。
不过这一点岑言倒是有新的解法。
也不一定非要用T2T，提前用上后续才出现的Tarx，或者Hugging Face Transformers之类的主流框架也行。
在他记忆图书馆里，那些的相关资料要比T2T的多。
最重要的还是要先把人接过来。
岑言坐在办公桌前发呆。
不知道什么时候，窗外的天空已经变得暗淡下来。
实验室的大家也开始有条不紊地收拾好自己的东西离开。
没有人打扰在沉思的主任。
毕竟岑主任的想法，凡人是很难懂的。
白棠和梁晓鸥没走，她们俩耐心的陪伴岑言，等待他一起下班，一起吃饭。
岑言缓过神来，才看到她们俩，一个趴在桌上打盹，一个在看手机。
看起来无精打采的。
这段时间的工作压力不小，看样子是真累着了。
看了眼时钟，都已经快9点了。
大家都还没有吃饭，难怪没精打采。
“不好意思，我……”
岑言有些歉意地开口道。
“你终于好了？那走吧，你拖了我们这么久，今天晚上可要请我们吃好吃的。”
没让岑言把歉意的话说出口，梁晓鸥果断地打断了他的发言。
主动要求他赔礼，只不过梁晓鸥说的时候却在朝岑言使眼色，示意他看白棠。
白棠此时有些披头散发地趴在桌上，整个人像是被抽干了灵魂的幽灵。
一听到吃好吃的，又像回光返照一样，猛然起身。
“吃！”
岑言一愣，扑哧一笑，原本的歉意瞬间消弭，他动作迅速地收拾起桌上的东西。
“好，走，想吃什么都行。”