一般来说，这种协议里会比较详细约束的，大概就是一些类似于：这些内容能不能私下使用？能不能用作商业用途？是否需要注明代码的来源？基于这些代码的成果是否也要遵守类似的协议？

差不多就是这些问题。

只不过，一般人都不大会自己专门去写一款自己的代码开源协议，因为市面上比较流行的协议种类已经比较繁多了。

“可以，但要和谷歌常用的几个协议主题基本吻合，不能有什么冲突，到时候你准备好了再跟负责的同事确认沟通一下吧。”这件事问题不是很大。

这些常见协议有紧有松，比如谷歌经常使用的Apache协议，就允许别人用他们的成果做商业用途，可以随意修改分发，但是需要声明原作者是谁，以及自己做了哪些修改。

总体来说比较宽松，对使用人没什么限制。

协议当中，也有GPL这种相对严格一点的，它是强制性开源协议，如果你用了GPL的成果，那你也必须把自己的代码库开源。

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孟繁岐考虑到的问题主要是两点，一，他希望自己的协议可以尽可能宽松，这样有利于其他人的使用。不限制对方私用商用，也不限制对方是否开源。

二，他的协议要具备传染性，像GPL一样，借助这个热度推行该协议后，他要尽可能地使用该协议将人工智能领域的基础技术和基础轮子全部传染。

三，也就是最重要的，该协议会约定，不允许在恶意针对封锁的硬件设备上运行。

通过这种方式，孟繁岐希望自己的这款协议可以对以后美国那种霸权主义的硬件封锁有所反制和约束。

当然了，这种约束的力量还是远远不够的。

真正能够摆脱美国霸权的，一定是军事、经济和ZZ等多方面力量的集合，单独靠这款协议肯定不行。

不少大公司都有自己的办法，绕开一些着名的代码协议，只是会多一些麻烦。

“硬件危机...举国之力都难解决，我也只能尽力而为了。”孟繁岐如此感叹着，即便重生归来，但在许多事情上自己仍旧显得那么渺小。

要是有个系统就好了，开局一个光刻机，一周一条生产线。

孟繁岐如此自嘲着，会谈结束后，他回到谷歌，却没有第一时间着手准备医疗AI方面的工作。

虽然以三个月为限，但医疗AI方向的技术研发不是那么着急的事情，反而他前去了寻找了此时还没有名声大躁的深度学习框架Caffe的作者们。

以贾扬清为首的小团队，此时已经基本构建好了一个通用深度学习框架。

首创的难处可想而知，一切全靠自己，没有经验可参照。

这不但要求开发者编程能力极强，还要求他的思想超前，力压群雄。

孟繁岐没有时间去等待以杰夫为首的团队慢慢开发后来最为流行的两个框架之一，TensowFlow。

这东西没个一年半怕是出不来。

他需要大力支持Caffe的发展，这对他后续推出诸多新技术，并病毒式扩散自己的新协议有极大的帮助。

“贾如今和我一样，应该还只是在读学生，我们在西尼的那场大会上还见过一次，简短地说过几句话。”

孟繁岐回忆道：“如果我想要尽早研发阿尔法Fold，基于Caffe框架会对后续别人的使用要方便很多。”

什么识别病症种类，检测疾病位置，分割病灶区域，这些都是基于孟繁岐已经发布的技术，两周就能完成的事情。

既然要玩医学生物领域，阿尔法Fold才是真正的大新闻。

什么普通的血液检测，真的弱爆了！要动就应该直接在蛋白质和基因层面上做文章。