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。