忙完了这些琐事，徐辰的生活重新回归平静。
徐辰的思绪，重新回到了那个被他暂时搁置的ai项目——art（逻辑增强型大语言模型）。
在去德国之前，他利用学校计算中心的资源，跑通了art模型的第一个内核模块——slr（符号逻辑推理模块）。。
这个成绩，足以让任何一个ai研究者疯狂。
但徐辰并不满意。
徐辰坐在研究室里，盯着屏幕上那个复杂的网络结构图，眉头微蹙。
“这只是一个‘拼凑’出来的结果。gubel-box虽然解决了梯度截断的问题，但它在高维空间中的拓扑性质，依然不够完美。”
……
他想起了transforr架构的发展史。
2017年，google bra团队提出了transforr。那是一个划时代的架构，但它并非完美无缺。
最初的transforr，使用的是绝对位置编码。后来，人们发现这种编码方式在处理长文本时效果不佳，于是有了相对位置编码，再后来又有了旋转位置编码。
最初的attention机制，计算复杂度是o(n2)，随着串行长度增加，计算量呈指数级爆炸。于是，人们发明了稀疏注意力、线性注意力、闪电注意力……
每一个组件，都在不断的迭代中进化。
“transforr之所以强大，是因为它的每一个组件——注意力机制、前馈网络、归一化、激活函数——虽然单独拿出来都有明确的数学定义，但当它们被堆栈成几百层、拥有几千亿参数后，它们之间的相互作用，会产生极度复杂的非线性动力学。”
“这种动力学，目前还没有任何数学工具能够精确预测。”
“所以，ai领域才会有那么多‘炼丹师’。大家都在试，都在猜，都在赌。”
事实上，transforr本身就是一个典型的“学术成果”。在它诞生之初，虽然在机器翻译任务上取得了sota，但并没有人预料到它会成为后来大语言模型（ll）的基石。它只是证明了“自注意力机制可以替代循环神经网络（rnn）”这条路是走得通的。
真正让transforr爆发威力的，是后来openai的gpt系列、谷歌的bert系列，以及无数工程师在海量数据和算力上的疯狂堆栈与调优。是工业界的工程化能力，将这个学术上的“好点子”，变成了改变世界的“核武器”。
……
徐辰的slr模块，其实也是类似的情况，也是一个学术上证明能走通的路线。
slr模块，本质上是给transforr打的一个“补丁”。
如果把transforr比作人类大脑中的“快系统”，负责直觉、联想和快速生成；那么slr就是那个冷静、严谨的“慢系统”，负责逻辑校验、推理和纠错。
当transforr想要“胡说八道”时，slr会通过几何计算，冷酷地告诉它：“逻辑不通，闭嘴。”
这个思路是革命性的。
但徐辰也很清楚，从一个“革命性的思路”到一个“成熟的商业产品”，中间隔着一道名为“工程化”的天堑。
……
虽然工程化还很遥远，那么能不能直接注册专利，或者自己开公司赚钱呢？
也不行。
原因很简单。
首先，算法专利在ai界几乎就是一张“纸老虎”。
打个比方，这就好比在面食还没出现的远古时代，你第一个发现了“面粉加水和面，可以做出面点”这个内核逻辑。你兴冲冲地跑去申请专利，结果呢？
别人只需要在面粉里掺一点点玉米面，或者加一捏捏糯米粉，在法律意义上，这就成了一种全新的“杂粮面点”或“软糯面点”。你的专利根本拦不住全世界的人去蒸馒头。
真正的“护城河”，从来不是那个公开的公式，而是那些秘而不宣的“配方细节”。
面粉加水能成面团，这只是基础知识。但要做出一个皮薄馅大、松软多汁的顶级包子，到底该加多少水？用哪种酵母？发酵几分钟？揉面的力度是多少？
在ai的世界里，这些“配方”映射的就是基于海量数据和恐怖算力调教出来的“参数权重”。
徐辰手里的slr架构，只是告诉了全世界“面粉加水能做包子”。但要训练出一个真正能商用的、具备通用逻辑能力的庞大模型，需要消耗的是数以亿计的电费、pb级别的精选数据，以及成千上万次失败后的参数微调。
这些“炼丹”得出的参数权重，才是真正值钱的“秘方”，也是openai等巨头死死捂在手里的内核资产。
……
其次，学术成果只是证明了“这条路走得通”，但这并不意味着“这条路好走”。
在ai领域，每年都有成千上万篇论文声称提出了“颠复性”的新算法，但真正能落地并产生商业价值的，凤毛麟角。
比如，曾经红极一时的“胶囊网络”，由深度学习教父hton提出，号称要取代卷积神经网络，解决其无法识别物体空间关系的缺陷。理论上很美，但在实际应用中，因为计算复杂度过高、训练难以收敛，至今仍未成为主流。
再比如，“神经ode”，试图用常微分方程来建模连续深度的神经网络，数学上极其优雅，但在处理大规模离散数据时，效率和稳定性都远不如传统的res。
还有无数试图挑战transforr霸主地位的新架构，如reforr、lrr、perforr……它们在特定的benchark上或许能跑出漂亮的分数，但在通用性和扩展性上，往往因为各种各样的工程问题而被抛弃。
学术界的“sota”（state of the art，当前最佳），往往是在特定的数据集、特定的超参数设置下跑出来的“实验室产物”。而工业界需要的，是鲁棒性、可扩展性、低延迟、低成本的“工程化产品”。
在实验室里跑通一个deo，和在工业界部署一个能服务亿万用户的产品，是完全两个维度的挑战。你需要解决并发问题、延迟问题、成本问题……你需要说服投资者相信这个技术能赚钱，你需要讲好一个性感的商业故事。
……