然后我们就奔去折腾下一个公司 。 Ash早财务自由所以想做一个大的想法 , 但这时Alex刚在湾区买了个房 , 有还贷压力 , 他选择去了Amazon 。 于是算是胎死腹中 。
随后收到Jeff的邮件说有没有兴趣加入Google , 自然这是一个很诱人的机会 。 同时我觉得小的创业技术性强的公司是不错的选择 。 但从MXNet的发展上来书 , 去Amazon是最好选择之一 。 自己挖的坑 , 总是要自己填的 。 所以我以兼职的身份去了Amazon , 领着一帮小弟做些MXNet开发和AWS上深度学习的应用 。
第五年:9/16-2/17
早在15年初Alex就表示我可以毕业了 , 但作为拖延晚期患者 , 迟迟没开始准备 。 这时候感觉不能再拖了 , 于是窝在湾区写毕业论文 。 Alex觉得毕业论文应该好好写 , 但我对把前面都做完的东西再捣鼓写写实在是没兴趣 , 尤其是加州太阳那么好 , 大部分时间我都是躺在后院晒太阳 。 此时B站已经完全被小学生占领 , 这边买书也不方便 , 无聊之余刷了很多起点 。 然后还写了篇炼丹文 。
CMU要求答辩委员会需要有三个CMU老师和一个学校外的 。 除了两个导师外 , 我找了Jeff Dean和刚加入CMU的Ruslan Salakhutdinov. 结果Russ随后就加入了Apple , 整个委员会的人都在湾区了 。 Jeff开玩笑说可以来Google答辩 。 可惜跟CMU争吵了好多次 , 还是不允许在校外答辩 , 而且必须要三个人委员会成员在场 。 这些限制导致答辩一拖再拖 , 而且临时加了Barnabas Poczos来凑人数 。 最后是Jeff的助理快刀斩乱麻的协调好了时间把所有东西定好了 。 没有她估计我还可以拖几个月 。
答辩的时候是一个比较奇异的状态 , 委员会里有Google Amazon Apple的AI负责人 , 剩下两个和我又分别在这三家公司兼职 。 这个反应了当下AI领域学术界纷纷跑去工业界的趋势 。
不过答辩这个事情倒是挺简单 , 跟平常做个报告没什么太多区别 。 一片祥和 , 即使Russ问了MXNet和TensorFlow哪家强这个问题也没有打起来 。
答辩后我问委员会说 , 我在考虑找个学术界的工作 , 有什么建议没 。 大家介绍了一大堆经验 , 不过大家都强调的一个重点是:学术界好忙好忙 , 而且好穷好穷 , 工业界的薪水(就差指自己脸了)分分钟秒掉CMU校长 。 你要好好想 。
总结
答辩前一天的晚上 , 我想了两个问题 , 一个是“博士收获最大的是什么” , 另一个是“如果可以重来会怎么办” 。 对于第一个问题 , 这五年时间自然学到了很多东西 , 例如系统的学习了分布式系统 , 紧跟了机器学习这五年的发展 , 写文章做幻灯片做报告水平有提升 , 代码能力也加强了些 。 自信上有所提高 , 觉得既可以做一流的研究 , 也可以写跟大团队PK的代码 。 只要努力 , 对手没什么可怕的 。
但更重要的是博士的五年的时间可以专注的把一些事情从技术上做到最好 , 做出新的突破 , 这个氛围没有其他地方能给予 。
第二个问题的一个选项是当年留在国内会怎么样? 当年百度的伙伴们多数现在都做得很好 , 都在引领这一波AI的潮流 , 甚至有好几个创造了上亿价值的公司 。 所以从金钱或者影响力角度来看 , 一直在工业界也不差 , 说不定现在已经是土豪了 。
不过我觉得还是会选择读博 。 赚钱以后还有大把时间可以 , 但是能花几年时间在某个领域从入门到精通甚至到推动这个领域发展的机会就一次 。 站在这个领域的高点会发现世界虽然很大 , 但其实其他领域也使用差不多的技术 , 有着同样的发展规律 。 博士期间领悟到的学习的方法可以在各个方向上都会大有作为 。
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