第504章数学AI的训练三
第504章数学AI的训练三(第2/3页)
er语义层的神经元节点扩充了十倍，并将slrm逻辑引擎的推理深度阈值直接拉满。
「参数量调整完毕，网络拓扑初始化完成，动态记忆权重解耦机制就绪。」
徐辰深吸了一口气，滑鼠指针悬停在那个代表着运行的「run」按钮上。
「去吧，赛博牛马。让我看看你的极限在哪里。」
「啪。」
回车键按下。
机房外，数百台lpu伺服器的指示灯犹如繁星般疯狂闪烁起来，巨大的散热风扇发出了低沉而震撼的轰鸣声。
训练正式开始。
……
接下来的一周时间，徐辰每天的大部分时间都在超算中心的隔壁。他死死盯着屏幕上的loss（损失）曲线，看着那条代表着模型误差的线在经历了几次震荡后，以前所未有的平滑姿态，一路向着理论极值俯冲。
当然，这七天里他也不是干坐着当监工。
训练这种超前架构必然会遇到一些意想不到的问题，中途几次出现了梯度震荡和记忆权重不平衡的小问题。好在徐辰全天候盯盘，凭藉着lv.3信息学的恐怖直觉，及时暂停丶微调了几个核函数的超参数，然后继续跑。
每一次这样的微调，loss曲线都会呈现出更加漂亮的下降趋势。
与此同时，徐辰和北大的教务处人员告知他的《数学》选修课停课一周。
这个消息一公布，那群被徐辰的高深讲座折磨得死去活来的学生们，集体爆发出了一阵压抑已久的欢呼声：终于有一周不用去阶梯教室里当被公开处刑的猴子了！
……
在经历了几次有惊无险的微调后，那条代表着模型误差的loss曲线终于以前所未有的平滑姿态，一路向着理论极值俯冲。
第七天深夜。
当loss曲线彻底趋于平稳，不再有任何波动时，徐辰果断按下了停止键。
「出炉了。」
……
激动人心的「开盲盒」时刻到了。
徐辰搓了搓手，为了直观地看出差距，他特意在后台同时拉起了一个基于上一代「transformer+slrm」常规架构的对照组模型。
他从题库里挑出了十道历年imo（国际数学奥林匹克）的压轴题目，作为开胃菜，同时喂给了两个模型。
结果，差距犹如天堑！
对照组模型在疯狂运转了整整一个小时后，才勉强吐出了结果。徐辰扫了一眼，惨不忍睹——部分题目勉强算出了个错误的结果，剩下的乾脆陷入了逻辑死循环，开始胡言乱语，总体可用率连30%都不到。这在某个意义上已经是传统大模型的极限了——毕竟数学本身就是对这些架构的「降维打击「，再怎么堆参数也改变不了底层架构的先天缺陷。
而反观他刚刚出炉的新架构——
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