第502章数学AI的训练一
第502章数学AI的训练一(第2/3页)
ransformer生成的概率分布转化为可被slrm理解的逻辑命题，又能将slrm的推理结果压缩回transformer可处理的向量形式。
更巧妙的是，徐辰引入了一个自适应的「置信度网关「机制。当slrm在推导过程中遇到多条可行路径时，它会计算每条路径的逻辑强度，然后根据强度排序，优先探索最坚实的那些分支。而当逻辑推理陷入僵局时，系统会自动重新激活transformer的「直觉模块「，让它在证明空间中进行创意性的「跳跃「。
「这样一来，机器就既不会被无穷的逻辑分支淹没，也不会因为过度依赖概率而犯下低级错误。「徐辰看着自己设计的框架图，嘴角浮现出满意的微笑。
……
架构设计完成后，剩下的就是把这些高维的抽象概念，转化为可执行的代码。
到了2027年，ai辅助编程早就成了程式设计师的标配，只要你用自然语言描述清楚需求，ai能瞬间给你生成上千行的框架代码。
徐辰一开始也是这么想的，毕竟能摸鱼谁愿意手敲键盘。
他打开了目前市面上最顶级的代码助手，输入了一系列提示词，试图让它帮自己把「中间表示层与置信度网关的动态协调机制」转化为底层的c++和cuda核函数。
几分钟后，代码助手吐出了一大串用常规注意力机制拼凑出来的屎山代码。
徐辰定睛一看，血压差点没上来。
「算了，我这个需求还是超纲了。」
徐辰无语地关掉了代码助手，揉了揉太阳穴。
果然，对于这种前无古人丶甚至连概念都是刚刚被他创造出来的全新底层架构，现有的ai根本理解不了那些复杂的现代数学词汇。如果要把这些高维拓扑和符号逻辑的细节掰碎了，一个个喂给代码助手，那他花在调整提示词丶排查生成代码的逻辑漏洞上的时间，反而还不如自己从头手敲来得快。
「算了，求人不如求己。」
徐辰挽起袖子，十指搭在键盘上。凭藉着lv.3信息学的恐怖底蕴，他的大脑仿佛化作了一个人形编译器。一行行优美且极其底层的代码如流水般在屏幕上倾泻而下。
好在slrm和transformer本身已经有现成的开源底层库，徐辰的核心工作，是亲手重写两者之间的跨模态通信接口，并植入自己独创的张量校验算法。
一连几天，除了吃饭睡觉，徐辰几乎都在疯狂敲击键盘。
数天后的一个深夜，随着徐辰按下回车键，编译器的终端框里跳出了一行绿色的字符：【buildsuccess（编译成功）】。
这是第一个demo（演示）版本。徐辰随便喂了几个简单的线性代数定
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