圆周率公司总部,并不在京都繁华的CBD,而是位于西郊新规划的高科技园区。一整栋线条流畅、充满未来感的银灰色建筑,低调而神秘。内部装修简约到极致,以白色和浅灰为主色调,最大的特色是无处不在的绿色植物和优异的自然采光,与其说像一家科技公司,不如说更像一个高级研究所。
此时,位于顶层的核心会议室里,一场至关重要的技术专题会议正在进行。
椭圆形的会议桌旁,坐着十余名技术骨干。他们确实如外界所猜测,大多是通过特定渠道,从“互联网发展中心”等国家级技术机构抽调而来的精英,清一色的顶尖学府博士背景,在各自的领域(如分布式计算、自然语言处理、计算机视觉)都有深厚造诣。然而,此刻他们脸上普遍带着一种混合着兴奋、困惑乃至些许敬畏的神情。
他们的目光,都聚焦在会议桌一端那个穿着浅灰色休闲衬衫、神色平静的男人身上——姬子卿。
“姬总,‘蓝鲸’模型在万亿参数级别上的训练稳定性,尤其是梯度消失和爆炸的控制,我们采用的新型优化器虽然效果显着,但其理论完备性……”一位戴着黑框眼镜、专注于算法优化的年轻博士率先提问,语气谨慎。
姬子卿微微颔首,没有直接回答,而是转向身后的智能白板。白板瞬间亮起,复杂的数学公式和算法流程图如同有生命般流淌开来。他的讲解声音不高,语速平稳,但每一个词都精准无比,直指核心。
“传统优化器在处理超大规模模型时,对学习率和梯度裁剪的依赖过重,本质是对损失曲面在高维空间中的几何性质理解不足。”他一边说,一边在白板上勾勒出高维空间的抽象示意图,“我们引入的‘自适应曲率感知’机制,并非简单的改进,而是基于微分几何的重新建模。它不试图‘压平’曲面,而是尝试‘理解’曲面的内在结构,让优化路径更智能。”
他深入浅出地解释了几个关键数学概念,将深奥的理论与工程实践紧密结合。提问的博士眼神从困惑逐渐变为恍然,继而流露出深深的折服。这已经超出了他对优化算法的认知边界。
“姬总,关于‘多模态融合’模块,”另一位负责架构设计的女工程师接着问道,“视觉、语言、音频等信息流在底层表示层的统一,我们目前采用的跨注意力机制虽然强大,但在处理实时、流式数据时,计算开销和延迟依然是瓶颈。是否有更本质的解决方案?”
姬子卿切换白板页面,展示出“蓝鲸”核心架构的一个简化模型。“瓶颈的根源在于,我们仍在用‘拼接’的思路处理不同模态。认为它们生来就是分离的,需要后天强行融合。”他停顿了一下,目光扫过众人,“但认知的本质,或许在更早的阶段就是统一的。”
他提出了一个颠覆性的概念:“‘感知基元’假设。我们认为,存在一种更底层的、超越具体模态的抽象信息表示单元。‘蓝鲸’的底层,正是在尝试学习和生成这种‘基元’。视觉的光影、语言的符号、声音的波形,在进入模型深层之前,就被映射到同一个‘基元空间’。这样,融合不是在高层勉强进行,而是在源头自然发生。”
会议室里一片寂静。这个想法太大胆了!这意味着完全重构了对人工智能感知世界的理解方式。几位资深工程师陷入了沉思,显然在消化这个极具冲击力的概念。
“可是,姬总,”一位年纪稍长、气质沉稳的架构师提出质疑,“如何定义和训练这种‘感知基元’?这听起来更像是一个哲学概念,如何转化为可实现的算法?”
姬子卿的脸上第一次露出了一丝近乎难以察觉的、类似于“赞赏”的表情。“很好的问题。这确实涉及从哲学到工程的跨越。我们通过设计特殊的‘自监督重构与预测’任务族,迫使模型在极端压缩和抽象的条件下,自己去发现数据中不变性和关联性,从而涌现出对‘基元’的表示。具体的训练框架和损失函数设计,在技术文档的第七章有详细阐述,会后我们可以重点讨论。”
会议持续了整整三个小时。问题一个接一个,从具体的代码实现细节,到宏大的系统架构设计,再到对安全性、伦理性的担忧(例如“蓝鲸”在少量数据上表现出的惊人推理能力,其可解释性如何保障)。姬子卿始终从容不迫,对每一个问题了如指掌,他的解答往往能穿透表面现象,直抵问题最根本的假设和底层逻辑,展现出一种令人惊叹的、跨越多个学科领域的知识深度和思维穿透力。
他并非简单地给出答案,更像是一位引导者,通过精妙的提问和启发,让团队成员自己一步步接近问题的核心。过程中,他偶尔会引用一些看似无关的领域知识,比如量子力学的叠加态、生物神经系统的稀疏编码、甚至古典哲学中的认识论,来类比解释复杂的技术问题,让这些习惯了线性思维的工程师们豁然开朗。
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