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第106章 别叫老板,叫老师

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    站在宽敞明亮的走廊里挂了电话,迈克尔?乔丹整理了一下身上的西装,这才踱着步子走进了不远处的会议室。
    他此刻并不在伯克利分校,而在大名鼎鼎的微软研究院硅谷实验室。
    正如刚才跟彼得?萨纳克聊的那样,当研究经费因为种种原因出现缩减,有能力的大佬们就会选择更多的商业性合作来获取资金,维持研究。
    这次他就是专门来跟微软谈合作的。
    这些年微软研究院硅谷实验室一直跟伯克利分校联系比较紧密。
    比如双方本就有许多联合研究项目,还会共同指导博士生。
    伯克利分校许多教授都在担任这里的顾问或者访问研究员。
    同样,伯克利分校也会经常邀请这里的研究人员来学校讲课。
    这次迈克尔?乔丹是来签署一份合同的,双方将共同合作研究下一代分布式优化算法设计,也就是AzureML。
    对于微软来说这也是一次非常必要的合作。
    毕竟人工智能依然是最重要的发展方向之一。
    这次合作的目的,也是希望能将分布式优化、机器学习理论等等伯克利的强项,转化为AzureML平台的核心竞争力。
    简单来说就是让微软的云平台能提供更快、更便宜、更可靠,以及更能处理极端规模问题的AI计算计算平台,来应对同行的竞争。
    没办法,对于微软来说他们错过了移动互联网时代。自然不想再错过云计算时代。
    然而世界云计算市场同样竞争激烈。亚马逊的AWS、谷歌的云平台这些全球挑战自不必说。
    区域市场上诸多华夏公司的挑战同样让人伤神。
    比如小里云、华为云等等.....
    而且这次合作还有更深层次的目的。
    微软越来越不满对OpenAI的依赖了。尤其是OpenAI运行和训练大模型成本太高了!
    许多微软高层都认为他们需要更独立以及多样性的AI基础模型。
    再加上迈克尔?乔丹正好有很多学生在微软研究院任职,这些消息自然而然的就传到了他耳朵里。
    于是双方开始眉来眼去,所以即便迈克尔?乔丹跟亚马逊有长期的合作,但还是想办法促成了这次合作。
    毕竟第一期就持续三年,且总计八百万美元的研究经费在当下可不是一笔小数目。
    当然初期合作这三年非常重要,如果能做出成绩,后续自然还有更大额的资金跟进。
    签约仪式非常顺利。
    相关的条款之前早已经沟通好了,今天无非就是一个形式。
    在所有合同上签署完自己的名字,双方开始喝香槟的时候,迈克尔?乔丹突然想起了刚刚彼得萨纳克打来的那通电话。
    于是看向这次签约的代表,微软研究院院长大卫?史密斯跟MSRSVNL主任亚历克斯?布朗正色推荐道:“我建议你们看一下SIOPT官网上发布的一篇关于优化的文章。作者是Su跟QIAO。”
    “哦?这篇文章很有见地?”大卫?史密斯问道。
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