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　　“咚咚。”
　　張庚走到會議室門口，輕敲了兩下才走進去。
　　看著對面比自己還要大幾歲的青年，笑著說道：“你好，我是這家公司的老板，兼ai項目的主要負責(zé)人，張庚?！?br/>　　“你好?！卑讋P明看著坐在自己對面，異常年輕的張庚，臉上露出明顯的失望神情。
　　看著他失望表情，張庚不在意的笑了笑：“很失望對吧，是不是覺得我太年輕了?！?br/>　　白凱明收斂表情，笑著說道：“確實是有點失望。不過我來這邊應(yīng)聘也就是過來碰運氣的?！?br/>　　看著坐在對面翻著資料的張庚，白凱文心理嘀咕著，要不是自己手里的研究沒有進展，再加上這里離得最近，誰愿意來一家剛成立的新公司。
　　進來前已經(jīng)看過了一遍資料，張庚大致明白了白凱明的情況，“你簡歷上有提到你們最近在研究一種新的研究算法，能聊聊你研究的算法現(xiàn)階段的成果怎么樣。”
　　白凱明聽到張庚提到他研究的問題，立馬來了興趣：“我們最近在研究的是一種感知人臉識別的算法，利用人臉面部的幾何結(jié)構(gòu)，進行面部特征點定位......”
　　“與傳統(tǒng)的兩種方法不同，我們的方法是從邊緣提取面部特征點，消除了特征點定義的模糊性......”
　　“......算法目前在一些數(shù)據(jù)中，平均精準度在47.5%，還在慢慢改進中?！?br/>　　張庚認真地聽著白凱明講述著他的研究，在腦海中找著相關(guān)的研究信息，最終從龐大的數(shù)據(jù)中找到并選取了最初級的‘高精度邊緣感知人臉對齊算法’。
　　雖然這種算法張庚腦海中是最初級的，但也是未來兩年后才會出現(xiàn)的。
　　張庚對著白凱文講的研究，提出一些關(guān)鍵的見解：“你有沒有想過研究一種新的模型，從數(shù)據(jù)中訓(xùn)練出來的深度學(xué)習(xí)模型分類器，在數(shù)據(jù)上構(gòu)建正負樣本，構(gòu)建這些特征......”
　　白凱明看著講到一半停下來的張庚，激動的問道：“還有呢，模型中應(yīng)該建立怎樣的數(shù)據(jù)關(guān)系。”
　　張庚一臉笑容的看著白凱明，伸手笑道：“你說呢。加入我的公司，我會成立這個研究項目，由你來研究，我協(xié)助你，研究成果共同所有?！?br/>　　白凱明立馬同意道：“可以，不過我有一位和我一起研究的同學(xué)，我想讓他一起加入?！?br/>　　“當(dāng)然可以，公司剛成立，需要很多你們這樣的人才?！睆埜牭竭€有人要來，表示歡迎。
　　“我等下就去找他，那我們明天就直接過來工作？”白凱明有點不迫不及待的想要從張庚這里得到完整的知識，然后進行研究。
　　張庚最近急著想要把人工智能做出來，聽到他想快點工作，肯定是同意的：“可以，你們明天可以一起過來辦入職。”
　　目送著白凱明離去，張庚不由感到有些好笑，之前李惟峰沒有和他說清楚工資的事，剛才自己也忘了和他說，結(jié)果他也沒問，就直接準備上班。
　　不過工資是不可能虧待他的，整個公司都不會。
　　對于公司的待遇福利，張庚準備以谷歌為標準。雖然目前條件還不允許，只能等公司成長起來了，會慢慢提高。