想要做教育，着实是一门大学问。
历史上有不少专业技术方面的天才，个人的学术能力那都是没得说的。可要说到传道受业解惑，经常是茶壶煮饺子，有货是不假，但是倒不出来。
反而是许多本身技术水平非常一般，在专业领域里并没有什么建树的人，却能够将课程做得特别生动有趣，引人入胜。
“可以说理解知识与传授知识完全是两个赛道的事情了，平心而论，我确实没有足够好的授课经验，这两个月需要借助课堂上的机会。而且我的时间和精力有限，不大可能录制海量的视频，也无法做到覆盖全部的受众。”
严格意义上来说，其实七八年前的孟繁岐还只是彻头彻尾的非科班小白一枚，按理说他是应该能够理解零基础初学者们的。
但知识的诅咒它就是这么神奇，一旦人掌握了知识之后，就真的很容易没法理解别人为什么不懂，自然也就很难找到正确的教学方式。
就像被人提醒了注意呼吸，又或者是注意眨眼之后，这两件平日里自然而然，没什么存在感的事情就会突然变成手动挡，人们不自觉地就会关注这个过程，很难能够转移自己的注意力。
“你虽然是我们做AI课程的核心招牌，但却也没有必要事事亲力亲为，负责录制所有的产品。我们这段时间仔细规划了一下，公司的AI教育体系要有四层不同难度等级的产品，分别去针对不同的受众。”
孟繁岐并没有太多时间仔细研究这方面的策略，也没有过问什么具体的内容。不过closeAI的这几位元老则显得相当积极，毕竟这可是公司走向营收的第一步。
老板现在早已经成就和营收无数了，但这些钱说到底这和几位领着死工资的员工们关系不大，必须closeAI这个公司发展起来才行。
closeAI业务范围内的事业若是做好了，他们几个作为能分到早期股份的第一批员工，其中的好处和利润当然是不言而喻的。
比起孟繁岐口中的那种强大的智能AI，显然AI教育课程显得更加现实可控一点。几人倒不是信不过孟繁岐，而是实在难以想象他口中的那种绘图和通用智能技术能在一两年内成为现实，但AI课程却是每一步所需的时间都可以预计的。
只有利益才是最强大的驱动力，一旦这件事情达成了一致，员工们自然会想尽办法替公司争取到尽可能多的用户。
这是颠扑不破的真理，那种指望着员工们望梅止渴，给员工画饼充饥的老板并不是傻，他们只是单纯的坏又或者穷。
“我们初步讨论的结果，根据其知识含量分为四个级别，难度逐级递增，随着内容更加复杂，受众的数量会随之逐渐减少。”
“级别一是科普阶段，主要是为了吸纳尽可能多的观众。在这个等级当中，我们要提供足够有趣的科普讲解，注重流量关注度以及最新的AI事件，内容必须要足够幽默有趣。通过生动的故事、图表和实例，帮助普通人理解AI技术到底和大家的生活有什么关系，从而让他们希望了解AI背后的原理和逻辑。”
“对于这个级别的内容，我们不对受众做任何的收费，这样才能够把缺乏AI知识，学习动力的普通人也包括进来。商业逻辑在于，这种科普内容吸引了广大的非技术背景人群，人人都能够观看。只要做得好了，有了客观的流量，视频就可以通过广告、赞助的形式获得收入，而非一定要收学生们的学费。”
“你们的心思还不少啊！像是能把事情做好的样子。”孟繁岐听完韩辞总结的讨论结果，级别一尽量囊括大众，走时事流量，用广告赞助的方式收费的确是他没去想的。
按他之前考虑的，就是老老实实把课程内容给做好：“不过这部分内容势必要维持大量的更新，我在早期可以配合多录制一些科普视频，到后面恐怕也难以为继。”
“这是当然，最开始我们通过你的知名度和特殊身份吸引来用户，等到形成一定规模之后，我们也可以逐渐分批推出其他讲解者，看看是否能够赢得观众们的喜爱。”closeAI的成员们也不可能把老板累死，这么多的视频只让一个人录制，即便他不负责文案写稿，也是相当吃力的。
“这有点像是b站up主的形式了，确实也算是个聚集用户的好办法，目前同样没有一个很好的AI交流平台。如果只是单纯提供课程的话，比较难培养用户的粘性，用户即便上了课，可能也是上完就走了。如果有了这种科普内容再加上一个能够互动的平台，就很可能会形成一个AI社区。”孟繁岐在韩辞等人总结的基础之上又再进了一步。
如果能够打造出一个优质的AI社区，使得广大的AI学习者们可以持续在上面产出自己的内容，总结经验分享心得，那就是源源不断生生不息的大好事了，这些劳动成果对孟繁岐来说都是免费取得的，分毫不需要再花费。
“纵观后来的AI工具，只要是活得久的，社区都做得不错。”孟繁岐在心中回忆了一下几个重要的框架、平台以及工具包，比如pytorch、timm、huggingface都是如此。
“我们可以将教程、平台和代码相结合，三位一体。”此时的AI开源界仍旧是兵荒马乱，不成体系。不过孟繁岐则十分清楚，越往后，使用这些先进的技术和模型就越方便，谁的整合做得越好，越傻瓜式，谁就能获得最多的用户。
如果没有人对常用的技术做整合，用户在使用AI代码的时候，每换一个模型和技术就难免需要分别去不同的作者那里获取代码。每个作者的写法和模式以及代码环境则又可能互不相容，想要顺利运行所有的代码可以说是难之又难。
“我虽然开发出了最基本的技术，但若是不加维护，广大的开发者们就会转向其他便捷的框架和工具，而若要形成社区，这些开发者们其实是最为宝贵的财富。”孟繁岐已经意识到，自己一直以来依托于谷歌的模式出现了路线上的大问题。
“我此前不管是依赖贾扬清的caffe还是等待杰夫开发tensorFlow，我打的都是占便宜自己不出力的白嫖注意。这种做法可以占一时之先快速发开出技术，却无法长久，后继无力。”孟繁岐突然醒悟了过来，如果想要打造三位一体的AI帝国，完全可以直接开始与谷歌竞速，把pytorch这个后世最为易用流行的AI训练框架给打造出来。
“我倘若掌握了教育这个最上游，就可以在最上面的源头处将用户引导向自己的AI框架和代码工具包。如此一来，将来的绝大多数AI从业者，最初听的是我的课程，里面的用例也都是我的框架与平台。在他想要实践各种项目的时候，则可以直接通过我的代码工具包去实现！”
如此一来，在软件层面就基本上接近闭环了，再往后就是如何将模型部署到硬件上面，那个领域是孟繁岐没必要插手的。
“并且由于我与黄仁勋的良好关系，以及英伟达的股东身份，我很容易就可以推动英伟达显卡与我平台的算子做优化和适配。”孟繁岐很快定下这个路线，安排closeAI分三个方向进行迅速的扩张发展。
“教育这里，按计划继续去推动；代码工具整合，现在还没有那么麻烦，只要请一个十几人的团队持续整合维护就好。”由于孟繁岐的持续技术突破，目前有关的模型变种基本上是基于他的代码，还远没有前世那么百花齐放，虽然整合需要一些功夫，但对技术水平的要求倒不是那么高。
“pytorch平台的研发，可能需要从脸书挖一些人。”孟繁岐思索了一下，pytorch原本的建设者大都是torch社区延续下去的，其中比较核心的作者比如亚当，此时还在波兰读大三大四呢，想要招揽他们非常容易。
至于已经加入脸书的那几个，倒也还好，torch目前只是个用户几百人的小社区，由于孟繁岐的技术均未使用torch平台，torch社区的人员并没有引起足够多的关注。
“这件事情我得拜托一个靠谱的人去办。”想要挖脸书的人，孟繁岐自然就不会指望这几个学生了。他准备找一个非常擅长挖人的家伙，山姆。
这家伙连谷歌大脑的人都撬走了两三成，其游说的能力与人脉之广，可见一斑。
“正好最近听说山姆和马斯克有点纠纷，今晚约个时间跟他聊聊。”孟繁岐如此盘算着。
“那剩下几个级别呢，应该都是课程了吧？”孟繁岐还是比较关心课程的部分，毕竟这个很大一部分是需要他来讲。
至于前面这种科普视频，只要内容足够有趣，紧跟时事即可，完全可以全程使用其他素材，未必需要真人出镜。
“而后的三个级别，我们划分为应用项目实践教学，基本算子和原理解读以及最后的论文与代码精读解析。简而言之，就是尽量不走枯燥讲解理论原理的路子，直接开局一个简单项目。先演示如何做到某件事，并且给出代码让受众可以复现，然后再从中延伸出去，解释其所涉及的那些原理。”这是唐璜调研了许多AI初学者和不懂AI技术的人，他们给出的答复。
“我们不在一开始去追求一个所谓非常扎实的知识体系，而是根据项目的需求去搭建以项目为中心的知识架构。让受众在最开始的时候就能够成功运行该项目，获取一定的成就感，随后再抽丝剥茧，一步步地将其中的操作和逻辑展现给他。”
孟繁岐基本认可这个逻辑，他身边也有不少人，最初其实对AI也有点兴趣。但是呢一上来就被推荐了什么花书西瓜书，里面的推理论证都扎实的一塌糊涂。
没有深厚的数理知识，一看就晕。
许多人坚持了几天之后，就放弃了。另外一部分呢，多坚持了几周，似乎啃懂了不少章节。
但实际上一行代码也没写过，即便做一些最基础的神经网络搭建，他都不知道该用什么平台，用什么框架和技术去做。
“确实会有类似的情况，有的新人进来先看理论书，哼哧哼哧硬啃了三个月的深度学习圣经，结果看完之后连个最基础的图像分类都做不出来。”孟繁岐对伊恩刚刚写就的这本《深度学习》圣经级别的教材并没有什么意见，相反，他一直都认为这本书非常重要，只不过其内容确实太过详细繁复了一点。
“花书里全是原理和复杂的公式与定理推导，即便是这些斯坦福的同学也要一点时间去消化。对于很多普通人来说，他们其实并不需要了解如此高大上的推论过程，他们只需要记住最后作为结果的那个式子即可。不去了解这些推导过程，并不影响他们应用AI技术去完成自己的需求。”如果诚实一点说的话，伊恩这本花书里不少的推理，孟繁岐照着说还能说个大概，让他自己推，他是推不出来。
“但初学者们很难分得清到底哪些东西有用哪些东西没用，就只能一股脑往里读。我们要做的就是搭建许多常见类型的项目，提供足够好的代码范例，让学生们首先可以自己将这些任务运行起来，这算是一种自顶向下的学习办法。”
目前阶段，传统的，比较常见的接触AI课程的路径，通常都是途径传统机器学习和模式识别的课程。
在大学中，传统机器学习课程设计都会从算法开始讲解，这就和观看伊恩的这本深奥花书性质很像。开局最先接触的都是复杂的数学公式，将理论知识都掌握了之后才会开始接触显示世界的问题。
这种叫做自底向上的思考模式，从抽象原理到具体的应用事例。
不过，这对入门来说是极其不友好的，入门者会专注于可能再也用不到的复杂数学运算而忽略了真的需要解决的问题。
如果将这个顺序反转一下，成为自顶向下，就会更加易于理解和接受。
就比如格斗类游戏，先让玩家自己上去一通乱打，享受一番乐趣，然后再给他复杂的出招表。这种方式就远比开局先背下出招表要来得更有趣。
韩辞等人也并非是一拍脑袋就决定了要使用这种方式，而是出了两套顺序相反的教程，进行了几十人的测试调研，结果是前者压倒性的优势。
“至于最后两个等级的内容，就不需要多说了，就是对算子和算法的解读，没有太多花头。”
“其实这里面也是大有文章的。”孟繁岐笑着否定了韩辞的看法，同样的技术，真的大佬解读和那种硕博生做的表面解读，可以说是天差地别的。
孟繁岐犹记得，前世直到2023年，华国平台上广泛精读经典论文的大佬也就只有李沐一个人。
解读算法和论文的人是半调子还是大神，给观众的差别感其实很明显。李沐讲解许多经典论文，其中的技术孟繁岐早就熟悉了，代码也使用过多次。但李沐却能根据自己深厚的理解，结合他与其中一些作者的关系乃至于对他们当时情况和心态的了解，说出技术发展的心路历程，分享许多业内的趣事。
他讲解许多操作言简意赅，即便是孟繁岐已经精读过两三遍的论文，看了李沐的解读他也能有所收获。而今，孟繁岐在这些技术上也有自己独特的地方。
“此生的许多技术，我发布的都是优化过几个轮次的版本，略过了其中的不少步骤和进化的过程。这些内容都是前世无数精英学者们为我踩的坑。如果要解读这些技术，没有第二个人会懂得这里面的设计过程是怎样的心路历程，为何要对各处做这些调整，这背后又有什么原因和失败的实验佐证。”孟繁岐这么想着，这是他觉得自己课程的另一大卖点。
“目前很多人对我结构设计的理解就有所偏差，往往主观臆测了一些理由去解释。若是我在课程中一一阐明，很多人也会因此对其他课程的正确性和权威性有所怀疑。”孟繁岐如此对韩辞解释道。
他对这件事很有信心，技术作者的光环加上这些论文中根本就无法读到的试错心得和发展路线，一定能让他主讲的技术课程无可替代！