第95章 远在硅谷的困局

对于真正的技术痴迷者来说，金钱的吸引力，远不如一个能让他们施展才华、挑战自我的舞台。而夏冬，现在就要为他们搭建一个全世界最华丽的舞台。一根鱼线钓上了三条大鱼，这让他信心倍增。但他后面的计划，可不仅仅是需要几条鱼那么简单。他要的，是一个庞大的技术帝国。他要的，是未来十几年，站在技术漾潮之巅的那些名字。他要织一张巨大的网。一张足以网罗天下技术大牛的网。夏冬拿起桌上的华遥Mate90PrO。他熟练地打开了【豆包】应用。手机屏幕上，幽蓝色的光芒一闪而过，冰冷的A界面呈现在眼前。夏冬的手指在屏幕上飞快地敲击着。“生成以下几个开源项目的初始版本代码。”“第一，RedS。”“第二，VO;Wabbt。”“第三，raphLab。”随着他打完字，手机屏幕上的代码开始以一种超越人类极限的速度疯狂滚动起来。没有丝毫的停顿，仿佛这些代码早已存在于某个浩瀚的数据库中，此刻只是被调用出来而已。夏冬静静地看着。他选择这三个项目，是经过深思熟虑的。首先是RedS。对于后世的程序员来说，这个名字如雷贯耳。它是一个高性能的键值数据库。用最通俗的话来说，它就像是给服务器装上了一个超大容量、超快速度的内存条，专门用来存放那些需要被频繁访问的数据。在2009年才会被一个意大利人开发出来，而现在，夏冬把它提前了整整一年。RedS的初始代码量并不算巨大，但其设计思想却极为精妙，尤其是在单线程模型下实现超高性能并发处理的技巧，足以让任何一个顶尖的C语言高手为之着迷。能看懂并且愿意为之贡献代码的人，绝对是大神中的大神。然后是VO;Wabbt，简称VW。这个名字古怪的项目，是雅虎研究院在未来几年才会发布出来的东西，一个快到极致的在线机器学习系统。简单来说，它就是一个学习能力超强的“算法怪兽”，能够实时处理海量的数据流，并从中学习规律。后世淘宝、抖音那种让你欲罢不能的个性化推荐系统，其底层逻辑就和它一脉相承。这个东西在2008年，绝对是黑科技中的黑科技。最后是raphLab。这是由卡内基梅隆大学在2010年左右提出的一个图计算框架。所谓“图计算”，处理的不是图片，而是“关系”。比如，社交网络里你和你的朋友们的关系，就是一个巨大的“图”。raphLab就是用来高效处理这种复杂关系网络的利器。这三个项目，任何一个单独拿出来，都足以在未来的技术圈掀起一场风暴。它们共同的特点是：代码量在初始阶段都不算特别庞大，但技术思想极其超前