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，站在技术浪潮之巅的那些名字。
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AI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，RediS。”
“第二，VOpbt。”
“第三，GraphLab。”
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RediS。
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。
RediS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VOpbt，简称V。
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GraphLab。
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”。GraphLab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，偏向底层，对程序员的内功要求极高。
这就像是武林高手过招，不比谁的招式花哨，只比谁的内力深厚。
用这三个项目来筛选人才，简直就像是用最精密的筛子去筛金沙，留下来的，必然是闪闪发光的纯金。
很快，豆包便完成了代码的生成。
夏冬将这些代码通过蓝牙，一个个拷贝到电脑上。
然后和前一天的项目一样，删除了一部分较为核心的代码，作为钓鱼的钩子。
然后又让豆包，分别用中文，生成了这三个项目的简介。
然后，他登录自己的GitHUb主页。
他将这三个新鲜出炉的划时代项目，一个接一个地发布。
做完这一切，窗外的虫鸣声已经渐渐稀疏。
已经是深夜了。
夏冬伸了个懒腰，关掉电脑。
他躺在床上，却毫无睡意。
他知道，当明天太阳升起的时候，他扔进技术江湖的这几块巨石，将会激起何等惊涛骇浪。
那些隐藏在世界各个角落，因为感觉不到挑战而觉得乏味的顶尖高手们，将会如何因为这些项目的出现，而彻夜难眠。
而他，夏冬，将会是这个时代的开创者。
他闭上眼睛，嘴角带着一丝微笑，沉沉睡去。
同一时间。
地球的另一端，美国，加利福尼亚州。
太阳正悬挂在圣克拉拉谷的上空，将大片的阳光倾泻在这片全球科技的心脏地带。
雅虎总部的玻璃幕墙反射着刺眼的光芒。
在这座巨兽的内部，一间宽敞的、拥有绝佳视野的办公室里，气氛却有些凝重。
一个东方面孔的男人正坐在主位上，他的手指无意识地在光滑的会议桌上敲击着，发出沉闷的“哒、哒”声。
他叫陆奇。
雅虎执行副总裁。
一个在白人主导的硅谷技术圈里，几乎是传奇般的存在。
他的面前，站着几个垂着头的技术负责人，神情紧张，像是在等待审判。
“所以，三个月了。”
陆奇开口了，声音不大，却带着一种不容置疑的穿透力。
“我们的个性化推荐系统，还是卡在老地方。”
为首的一个白人技术主管，额头上已经渗出了细密的汗珠。
“陆，我们尝试了所有能想到的算法，无论是协同过滤，还是基于内容的推荐，都无法在现有的架构上，做到低延迟和高精准度的平衡。”
“数据量太大了，每次的全量计算，都像是一场灾难。”
陆奇的目光扫过他们。
那目光很平静，却让在场的每一个人都感到了一股无形的压力。
“我三个月前就说过，我们目前的架构是有问题的。”
“它太臃肿，太陈旧，像一头步履蹒跚的大象。”
“你们在给一头大象的脚上绑上火箭，指望它能飞起来。”
“这不现实。”
他站起身，走到巨大的落地窗前，俯瞰着下方车水马龙的景象。
“问题的核心，在于实时性。”
“用户每一次的点击，每一次的搜索，都应该像一颗投入湖面的石子，立刻泛起涟漪，而不是等到半个小时后，湖面才慢吞吞地给出一个反馈。”
“我们需要的，不是一个能处理过去数据的庞大系统。”
“而是一个能对“现在”做出即时反应的、轻盈的、聪明的模型。”
陆奇转过身，看着沉默的团队。
“这个思路，我之前也提过。”
“你们再去试试，从“增量学习”这个方向去思考，看看能不能找到突破口。”
“散会吧。”
几个技术负责人如蒙大赦，悄无声息地退出了办公室。