谷歌大腦團隊內，有關T方法的學習和討論正在如火如荼地開展。

    這個方法的使用范圍也從最初伊利亞的翻譯任務和孟繁岐的語音類任務逐漸向外輻射，迅速波及了其他相關業務。

    大家都挺感興趣，想看看這個方法在其他序列類型的任務上效果如何。畢竟它的雛形可以為推薦廣告那邊賺了接近三分之一營收的。

    隨著時間的推移，這件事情吸引的人越來越多，擴散的速度也越來越快，掀起了一陣劇烈的風暴。

    參與其中的所有人，在仔細調整測試了一周之后，都意識到了這是一場怎樣歷史性技術變革。

    其中也包括伊恩，生成式對抗網絡的原作者。

    大半年前，伊恩被殘差網絡的性能所啟發，提前想到了生成式對抗網絡的主意，可終究還是慢了孟繁岐一大步。

    剛想出點子的時候，孟繁岐論文都已經公布了。

    此后不久，他在博士畢業之后也加入了谷歌大腦團隊。

    這便是孟繁岐希望來到斯坦福和谷歌的原因所在，這個時期實在有太多人才在這里了。此處逗留一年，光是可以獲得的人脈都難以想象。

    不過，伊恩最近正在忙于和谷歌地圖團隊合作，致力于從谷歌街景以及相關圖像中把地址、郵編等信息提取出來。

    畢竟指望大家自己去填寫各種建筑地址郵編信息是遠遠不夠的，要充分利用谷歌街景的資源。

    其實伊恩早就想跟孟繁岐接觸一下了，技術人員之間服氣彼此的一個最好的途徑，就是對方想到了和自己一樣的東西，卻比自己做得更好，做得更早。

    這種情況下，如果否定對方，就等于更加否定自己。

    三觀稍微正常一點的人，面對這樣的情況都可以說毫無脾氣，只能服氣了。

    但比較不巧的是，孟繁岐剛到谷歌沒兩天，就跟佩奇和布林去了一個克林頓的會談，直接卷入了和一家硅谷明星獨角獸的競爭當中。

    在伊恩看來，這次比拼的難度可不小，他十分識趣，沒有貿然叨擾。

    而風波過去之后，孟繁岐為了躲各路記者和采訪，也很少出現在谷歌總部。