說起棕色皮膚小夥，在網際網路上也是一位頗具傳奇色彩的人物。

10年前，剛剛年滿17歲的埃隆便從哈佛大學的電腦科學專業畢業，而在這之前他早已經攻破諸多號稱最安全，最難hack進的系統，比如有某某角大樓，某某國防部門等等。

畢業後，埃隆加入了幾家公司，從事計算機人工智慧方面的工作，設計了多款出名的AI安全系統，其中一款的主動防御功能讓一些排名靠前的hacker都束手無策，整個美洲大陸有45%的網際網路公司都在使用他這套安全系統，每天大約承受28億次的黑客攻擊，可以說他守護了美洲的半壁網際網路公司。

現在的埃隆注意力已經不在安全領域，轉而投向了更為複雜的機器智慧，即機器人。

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“嘿，埃隆。”

陳巖比較喜歡這類技術大拿，他走過去像是老朋友一樣捶了下棕色皮膚小夥的肩膀，“前兩天我搞出一個比較有意思的演算法，有興趣過來討論下嗎？”

埃隆嘴角抽搐了下，哥們知道你有錢，但在技術領域這塊，你有什麼資格來跟我討論？

天才多是孤傲的，平常人無法理解他們的世界，他們也不屑去過平凡的生活，大家最好相互不打擾。

雖然這傢伙剛剛露了一手一心多用，一邊毫無影響的與人正常交流，另外一邊還能記住十數人的自我介紹，勉強算是半個天才吧，這樣的人有一丟丟的資格跟我說話，所以你剛才假裝很親近的捶了我一下，我沒打掉你的手，已經是給你面子了。

“你，你你…，還有你們幾個。”陳巖了點了幾個人，道：“我們去會議室聊聊吧。”

頓了下，陳巖轉頭對馬斯克與李小耳道：“馬斯克先生和李小姐，也跟我們一起去，剩下的人先去分配下將來自己預計要做的工作。”

馬斯克點點頭，與剩下的人交代了幾句後，跟在陳巖身後，走向一間寬敞的會議室。

這些新進來的員工已經到山石科技兩三天時間，相互之間也都開始熟稔起來，自是知道各人擅長的領域，與之前的履歷，加之都已安排好的崗位，行事起來並不會雜亂。

到了會議室，各人落座。

陳巖在一塊白板上，開始書寫自己前段時間就有了想法，直到前兩天，才確定下來的一個人工智慧方面的演算法。

隨著白板上的字跡越來越多，埃隆的臉色由起初的不以為然，到慢慢震愕，到最後卻開始眉頭緊鎖，一副便秘的模樣。

馬斯克則是更加看不懂白板上的字跡，但這不妨礙他從這些全世界網羅過來的計算機天才臉上猜測答案，很顯然他們都被陳巖震懾住了，準確點說是被白板上的內容震懾住的。

他心想，本以為受斯通的總裁斯嘉麗女士的邀請，到這個神秘的東方國家來輔助創業，是為給某個大佬的兒子鍍一層金，好讓他獲得某些層次的加分項，沒想到這位年輕的先生是有真正本領的人，根本不是一個草包。

“埃隆，上面的東西很厲害麼？”馬斯克悄悄的靠近埃隆，小聲問道：“寫的是哪方面內容？”

“別吵，老頭！”

埃隆不客氣呵斥道，“你影響到我了，知道麼？”

西方人不知道委婉的表達，在這一刻的埃隆身上體現得淋漓盡致，當然這也與埃隆本身孤傲的性子不無關系。隨著埃隆這一聲呵斥，其他人也都目帶不善的看著馬斯克，好像都在責怪這個老頭一般。

雖然馬斯克不過是下意識的問出聲，但當著這麼多人的面被呵斥，面上還是有些不過去，悻悻得正襟危坐起來。

一旁的李小耳也被陳巖的這一幕震驚到了，這...怎麼說也算不上不學無術吧。她也是對周圍這群計算機天才有所瞭解的人，知道要將他們唬住，沒點真本事，還真不行。

“好了！”

陳巖蓋上記號筆的筆帽，將之扔在會議室中央的桌上，然後雙手撐在上面，道：“你們應該知道神經網絡演算法的原理，輸入層、隱藏層、輸出層這種典型的三層網路，網路上的每條連接線上都有一個權重引數，如何使引數的誤差最小，一直都是非常棘手的問題，直到20多年前誤差反向傳播演算法的提出，才算是有效解決了這個問題，但這就是最優的方法麼？並不是！”

“你們看這裡，還有這裡....”陳巖伸手點了

點白板上兩處地方，繼續道：“在梯度下降的時候，引入一個殘差引數，那麼相同情況下，會比原先的速度提升75%左右。”

馬斯克雖然聽不懂具體內容，可是75%這個數還是聽懂了！

這下容不得他不震驚，他知道在網際網路的尖端行業，將某技術指標提升了75%是一個什麼概念，君不見某CPU製造的牙膏廠商，每年推出的產品較之前一年的提升了8%，10%，15%，今年比5年前的整整提升了2倍等等情況來對比的話，是一個多麼不可跨越的鴻溝。

“舉個簡單的例子，我們某個時刻，可能會忘了剛剛正在做的事，偏偏怎麼也想不起來，這個時候怎麼辦？”

“給予一些特定的關鍵詞，符合當時的場景，人物，事情起因經過等等，然後某個剎那，你就想起來了。”

“這個殘差引數，就是這樣的一個作用。”

像埃隆等技術人員，自是在陳巖點名殘差引數的時候就已經明白過來這個演算法巧妙之處，而馬斯克與李小耳則是在陳巖舉例的時候，才恍然。

“對對對，我就是偶爾想不起來某件事，然後拼命的想拼命的回憶，就差不多能回想起來。”馬斯克瘋狂點頭，你早這麼說我就明白了啊，至於寫那麼一堆它認識我，我不認識它的演算法嗎？

不過能把一件普通的事，透過數學公式計算出來，也是讓人佩服不已的。

“是不是還有一些更優的演算法呢？我認為還是有的，比如耦合其中一些連接線上的權重引數，就能有不一樣的結構，這便是四層網路，甚至更多層網路情景，多元耦合關係的複雜性，即人腦的終極模擬形態。”

陳巖講完，拍了拍手，吸引住所有人的注意力後，“當年以PageRank演算法造就出一個古歌，後來又有起源演算法締造了千度，後面的顏書公司也是以廣告推薦演算法，短時間內獲得無數資金。”

“那麼...，我們就以這個stone演算法，創造一個偉大的公司。”