研究了老半天，在论坛上、社区里，甚至是联系了布莱恩，咨询了一下情况。
岑言对于目前全球的AI工程师现状有大概的了解。
目前全球能够满足他需求的工程师。
可能就只有500多人。
值得一提的是，其实目前全球AI相关技术的人才即将接近200万。
可这个数据是包含的那一些会调包、会应用、会做数据分析的人。
这些玩意放到研究里，和工程师是不沾边的。
而全球能发顶会的顶尖AI研究者不超过1万人。
想要符合岑言的要求。
TensorFlow的直接核心贡献者，包含谷歌内部的员工，总共不到500人。
这400多人里，不少人是专研专精。
符合要求的，或许就200来人。
Google里Brian、DeepMind、Translate团队加起来，真正能三者贯通的，可能只有50到80人之间，这是能真正用在这篇《Attention is All You Need》的工程部分的核心人才。
而其他家顶尖大厂，每家算一个10人，也就不到100人。
高校和实验室的虽然能用，但他们并不精通工业级数据流水线、部署和稳定。
所以岑言想要的人。
基本上是挖不出来的，而且过半都在谷歌。
那要自己培养吗？
你的意思是用半年的时间，就培养出超过别人五年培养周期的顶尖专项人才？
别逗你岑哥笑了。
说来说去说到底，还是得挖人。
但挖人这件事可没那么简单。
去哪里挖人？挖什么样的人？怎样挖人？
这些可都是学问。
总不能直接哼着“在小小的谷歌里挖呀挖呀挖……”
然后就跑到大洋彼岸去，把谷歌那帮工程师直接打包带回来吧？
那保准是有人疯了。
是谁疯了我不说。
“那最优解的话，还是得先去挖谷歌的核心成员啊。”
岑言琢磨道。
是时候得研究一下有没有人脉了。
“吴倩，你去把徐博文和张若谷喊过来。哦对，把刘文清也喊过来。”
刚好吴倩进了办公区，她原本想一屁股坐到自己工位上开始美美追剧，结果就被一眼瞥见她的岑言使唤着去干活。
“哦……”
吴倩不情不愿地挪着脚步去找人。
过了好半晌，三位研究员才被找到了岑言面前。
“主任，你找我们？”
徐博文大大咧咧的一笑，完全不担心岑言找他们是有什么坏消息。
“你们三……有没有什么同学或者人脉在谷歌里面的？”
“谷歌？”
三人俱是一愣。
说实话。
他们三个全都不是搞计算机的，谷歌这种互联网大厂和他们距离还是有点远的。
虽然谷歌内部也有一些研发项目在做硬件材料研发，可能会和凝聚态物理学有所沾边。
但是像他们三这样水平的高手，一般来讲是不会去企业里趟浑水的。
研究归研究，工业归工业。
说到底，这其实是两码事。
关于学术研究和工业生产脱节这种事情，并不是只有中华会出现这种情况，其实全球都有这种情况。
包括到26年的AI界。
很多在学校里面做学术的AI研究者，在经历了学校那种没有意义的无效研究后，都会想着尽可能快地脱离学校，走到企业。
反而在企业才能接触到最前沿、最先进的领域技术和思想。
当然了。
按照岑言前世的一个跑到UIUC去做机器学习研究的好哥们在26年和他抱怨的时候说的。
说实在的。
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。