1樓：starimpact
mxnet剛剛搞起來就去搞tvm，tvm剛剛搞起來了（業界仍然覺得入門難）去學校教書了。mxnet的發展與pytorch和tensorflow比算慢了，而且還有一些問題一直遺留沒人解決（MXNET_BACKWARD_DO_MIRROR 官方文件裡說省視訊記憶體，結果一用還多了，把這個環境變數從文件裡刪了吧）。開啟了乙個方向，然後還沒成熟就去幹別的了？
2樓：張華
看成陳天石，嚇死我了。
whatever，最近美國風氣不好，ai是川普欽點重災區。建議陳教授心裡多根弦，有什麼風吹草動跑快點。
3樓：李沐
兩點感慨：
CMU很早就開始做system和machine learning結合的研究（2023年左右吧），經過前期很多探索和彎路（錯過了好幾個super star），終於招到了最合適的年輕老師。天奇之前還在糾結要不要去CMU，終於決定了。這是CMU的一大幸事。
比較間接的了解了天奇的找faculty之路，感慨是有好的工作是前提，但對方學校欣賞也很重要。至少你去面試的host需要很欣賞你的工作。例如我很喜歡TVM的工作，我們組也有好幾個成員投入在TVM上，所以經常出門推銷。
過程中發現我之前CMU的系統方向老闆也很喜歡（天奇的CMU面試host），我以前在CMU的辦公室友很喜歡（天奇糾結的另乙個offer的host），我們組TVM tech leader的老闆也很喜歡（另乙個發offer的top 學校的大佬）。此外，比較遺憾是另外幾個非常強的學校沒有跟進。我個人是很希望天奇能去standford或者berkeley，這樣未來合作更方便（CMU實在是太偏了，灣區去匹茲堡的直達似乎都沒了）。
沒拿到也不意外，之前跟他們幾個大佬老師聊的時候，似乎對這一塊不感興趣。
4樓：
CMU大概率迎來史上第一門AI systems課（course-based master並感）
順便貼一下陳天奇在UW的AI systems課：
CSE 599W
5樓：
真大佬！
Tianqi之前也去UCLA面試了，順利拿到了faculty offer，然後拒了。
最後去了CMU，恭喜大佬啊！
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