回去干活的乔源自然没空关注到女生那有些幽怨的眼神。

「我艹，义父，今天你这是去进货了？」

「这个袋子里面都是零食，我妈今天专门买给大家的，你们分着吃吧。

说完，乔源便把今天老妈买的衣服连袋子随意塞进衣柜，零食袋子则直接丢到了离门最近的兰杰桌上。

随后乔源便端坐在电脑前，开始在网络上搜索相关资料。

——

然后很快发现有为集团的这个悬赏压根就不是近期，甚至不是今年，而是两年前的。

不过好消息是，即便已经发布两年了，但到现在悬赏依然还在，并没有被人领走。

而且不止是共享他们的升腾伺服器集群，另外还有两百万现金的奖励。

也不知道现金奖励是不是因为始终没人搞定这个基础问题，后来又加上的。

仔细研究资料之后，乔源便大概明白了是怎么回事。

简单来说就是华为搞了一个自研的名为雅典娜的张量编译器。

就跟谷歌的xl或者nvidi的cudnn这类产品差不多，主要是为有为集团的升腾i晶片服务的。

毕竟张量编译器属于深度学习领域最关键的基础设施。对于产品生态极为重要。

现在雅典娜面临的问题是其联合优化算法。这个算法能同时调整多个维度的参数，来寻找最优的编译方案。

而且现在这个联合优化的算法已经在使用了，根据官网的介绍，算法效果还挺不错。

相较于同类产品，的确能极为高效的找到解决方案。

只是包括算法设计在内的研究员们却发现根本没法证明联合优化算法能在有限步骤内找到一个最优解。

这就好像村里的有个老中医，根据多年看某个病的经验琢磨出了一个偏方。

这个偏方的确很神奇，对这种病的疗效特别好，而且副作用还极低。

但问题是包括医生自己都说不清这其中的药理机制，纯纯的经验产物。

如果想要继续优化跟推广，就需要有人研究这个偏方，找到其中的核心成分作用机制————

否则对于老中医而言，本来就很有效了，再去凭经验改变配方，只算是画蛇添足。甚至会出现反效果跟副作用。

对于有为的研究团队来说现在的情况也是一样。

没有严格的数学理论做支撑，这个运行正常的算法就很难继续进行优化。

甚至团队还无法预知这一算法在何种情况下可能失效。只能继续攒经验，这显然不是个好办法。

而且继续依靠经验去改吧，天知道会不会突然出了其他毛病，于是便有了这次让许多人心动的公开悬赏。

也被某个年轻人当成了他数学人生的第一桶金。