第119章2级残缺品
第119章2级残缺品(第3/3页)
占用会呈爆炸式增长。虽然有flashattention等优化技术，但依然无法从根本上解决长文本的记忆遗忘问题。
而这份手稿提出的d-ltmn，巧妙地引入了图神经网络（gnn）。它不再试图将所有历史信息都塞进有限的kvcache（键值缓存）中，而是将关键实体和关系抽象为图结构，存储在外部。当模型需要回忆时，通过图检索算法，以o(1)或o(logn)的复杂度快速定位相关信息。这相当于给大模型外挂了一个无限容量的外脑。
至于slrm模块，更是直击大模型的软肋。目前的llm在进行逻辑推理时，往往依赖于思维链（cot）的引导，但这本质上依然是概率的拟合，缺乏严谨的逻辑约束。而引入一阶谓词逻辑，相当于给模型装上了一个「形式化验证器」，让它在生成每一个句子前，都要经过逻辑公理的检验，从而从根本上杜绝了「一本正经胡说八道」的可能性。
如果能够实现，这将是ai领域的一个重要突破。
【这份材料岂不是价值100个亿？！】
【不对，根据openai的估值，如果能解决幻觉和记忆问题，这个大语言模型至少值1000个亿！】
【美元！】
【至少！】
【而且，是每年！】
徐辰的心脏，不受控制地，狂跳了起来。
虽然他现在对金钱的欲望，已经不像当初那样强烈，但面对一个千亿美金级别的丶足以改变世界格局的巨大宝藏，要说完全不动心，那是不可能的。
然而，当他从最初的震惊中，缓缓地平复下来，再次审视这份草稿，发现事情似乎并没有他想像的那麽简单。
【冷静……冷静……】