在接下来的几天里，北大计算中心的gpu集群再次满负荷运转。
十几个不同版本的模型，在四张a100显卡上日夜不停地交叉训练、验证、迭代。
徐辰编写了一个自动化的超参数搜索脚本，让计算机自己去查找那个最优的解。
屏幕上，十几条loss曲线像赛跑一样交织在一起，有的早早收敛，有的半路崩盘，有的则还在顽强地挣扎。
最终，在烧掉了数千块钱的电费后，一个名为“v4_fal_best”的模型版本脱颖而出。。
这类预测模型，准确率理论上是到不了100的，人类在这个数据集上的平均准确率，也不过是99左右。毕竟，人也会犯错，也会看花眼。
而且在ai评测中，为了防止模型“过拟合”或者“作弊”，有时候会故意在测试集中掺杂少量的噪声数据。如果一个模型在这些明显错误的题目上也答“对”了，即输出了错误的标注答案，那就说明这个模型可能是在“背题”，而不是在“推理”。。
看着这个数字，徐辰满意地点了点头。
“就是它了。”
……
随后徐辰又看了下训练的日志。这才发现了这个算法存在一些问题。
由于之前徐辰都是丢给计算机让计算机自己迭代，然后就去做别的事了，所以徐辰并没有太过关注这个模型的运行效率，但是看了日志才发现，这个slr模型，太慢了。
徐辰看着那个令人咋舌的延迟数据：
qwen-7b（原版）：推理速度 45 tokens/s。。”
徐辰扶额。
这速度，跟便秘有什么区别？
如果用这个速度去跟用户聊天，用户发一句“你好”，等它回一句“你好”，估计都能去泡杯茶回来了。
……
slr运行这么慢，原因在于计算密度的爆炸。
传统的transforr，其内核计算是矩阵乘法（atul）。这玩意儿虽然计算量大，但在现代gpu上已经优化到了极致，那是为了并行计算而生的。
但slr不一样。
它的内核是“几何嵌入”。
每一个概念，都要被映射为一个高维空间中的“盒子”或者“流形”。
每一次逻辑推理，都要计算这些几何体之间的“交集”、“并集”和“包含关系”。
这涉及到大量的非线性运算，比如、ax、softps，以及复杂的gubel分布采样。
这些操作，在gpu上是极其低效的。它们不仅无法充分利用tensor re的算力，还会导致大量的显存碎片化。
“推理一个简单的三段论，slr消耗的算力，竟然是同等规模transforr的50倍！”
徐辰看着屏幕上的性能瓶颈分析，脑海中浮现出一个着名的学术概念。
“这简直就是教科书级别的‘硬件彩票’。”
徐辰喃喃自语。
所谓“硬件彩票”，是google研究员sara hooker提出的一个深刻观点：一种ai算法能否成功，往往不取决于它在数学上是否优越，而取决于它是否幸运地“中奖”了——即当下的主流硬件架构是否恰好支持它。
“transforr之所以能统治世界，不仅仅是因为“自注意力”机制设计得好，更是因为它中了‘头彩’。它的内核算子是矩阵乘法，而这恰好是gpu最擅长的事情。”
这一突破源于gpu的“无心插柳”——其本为处理海量象素设计的并行架构，恰好完美契合了神经网络的矩阵运算须求。
“而我的slr，虽然在逻辑推理的数学本质上碾压了transforr，但它输掉了这场‘彩票’。”
徐辰冷静地分析着，“现有的gpu架构，对于几何集合运算和复杂的非线性逻辑，是天然排斥的。tensor re里的乘法器在面对我的‘交集运算’时，就象是用一把精密的狙击枪去当烧火棍使。”
历史总是惊人的相似。当年深度学习受困于cpu的串行计算，效率低下，一度被视为无法商用的玩具，直到吴恩达引入gpu并行加速才彻底打破了僵局。
“现在的slr也正处于这种尴尬的‘硬件真空期’。”
“cpu逻辑控制强，但内核数太少，吞吐量带不动海量计算；而现有的gpu虽然并发强，底层却全是为矩阵乘法设计的。”
“要想让slr真正落地，光靠软件优化是不够的。就象谷歌为了追求极致效率，彻底剥离了图形功能，研发了专为矩阵计算设计的tpu（张量处理单元）一样。”
“slr也需要属于它的‘tpu’。”
徐辰的目光变得深邃，“最好的办法就是针对slr的运算特性，单独开发一个适合几何运算的处理器，也许可以称之为——lpu（逻辑推理单元）。”
当然，这一切得创建在slr带来的经济价值足够大的前提下。
……
随后，徐辰又思考了一下，slr应该还有其他2个问题。
一个是泛化能力的边界。
slr的强大，创建在“逻辑可形式化”的基础上。
对于数学题、逻辑题、代码生成这种有着严格规则的任务，它简直就是神。
但是，对于那些模糊的、感性的、没有标准答案的任务呢？
徐辰目前在这几个测试集中能有较好表现，本质上是因为这些数据本身含有逻辑信息，可以训练模型。
但是，现实世界中的逻辑关系千奇百怪。
比如“猫”。在生物学上，它是猫科动物；在文学上，它可能是“高冷”的代名词；在网络文化里，它甚至是“主子”。
而且有些场景就是天然弱逻辑的，比如写诗，比如闲聊，比如情感咨询。
slr的几何约束太强了，它象一把铁钳，死死地卡住了模型发散思维的翅膀。它不允许模型说任何“逻辑不严谨”的话，哪怕那是修辞，是比喻，是艺术。
“成也逻辑，败也逻辑。”
“看来，未来还需要设计一个更灵活的‘调度器’，让模型知道什么时候该用slr，什么时候该放飞自我。但这又是一个巨大的工程量。”
……
另一个问题，是训练数据的匮乏。
徐辰目前能跑出sota，是因为他用的这几个数据集（snli、logiqa等）都是经过人工精心标注的高质量逻辑数据。
但是，这种数据在海量的互联网文本中，占比极低。
想要让slr真正具备通用的逻辑能力，就需要海量的、复盖各种领域（法律、医学、常识）的逻辑数据来训练。
“没有数据，slr就是个空壳子。”
“而且，不同的逻辑问题下，逻辑的判断归属是不一样的。这依然需要强大的参数量来拟合。”。
“如果要记住更多的逻辑，可能要把slr扩大到7b，甚至70b，再配合海量的逻辑数据。“
“到时候，它和transforr结合后的威力，绝对不是简单的1+1=2。”
“也就是说一个7b的transforr架构的模型，加之7b的slr模型，组合起来，可能有超过100b参数的能力。”
“但是……我是没有能力搞到这么多数据了。”
……
经过一番实操，徐辰得出了结论：
“这个模型学术成果价值比较强，走产业化路线，还有很大的空间。”
“不过，因为是系统出品，我对这个方向的产业化还是比较有信心的。”
徐辰又转念一想，“现在这样，作为学术成果，其实刚刚好。”
“既展示了颠复性的潜力，又留下了足够的改进空间给后来人。”
“这，才是一篇顶级论文该有的样子。”
他甚至可以预见，这篇论文一旦发表，将会养活多少嗷嗷待哺的ai方向研究生。
“《基于slr的医疗问答系统优化》、《slr在法律文书生成中的应用》、《一种改进的gubel-box几何嵌入算法》……”
徐辰掰着手指头数了数，忍不住笑出了声。
“光是把slr里的几何图形换成‘球’、‘锥’、‘高斯分布’，就能水出几十篇论文。”
“再把应用场景换一换，从数学题换成代码生成、换成情感分析，又能水出几百篇。”
“更别提那些搞硬件加速的，搞模型量化的，搞分布式训练的……这简直就是给整个ai圈送了一波‘全家桶’级别的选题啊！”
“我这哪里是发论文，我这是在给全球ai界创造就业岗位啊！”
“功德无量，功德无量。”
徐辰双手合十，一脸慈悲。