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——laart（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laart模型的第一个核心模块——slrm（符號逻辑推理模块）。那个demo虽然简陋，但却在clutrr逻辑推理数据集上，跑出了惊人的95.12%的准確率。
    这个成绩，足以让任何一个ai研究者疯狂。
    但徐辰並不满意。
    “95%……还不够。”
    徐辰坐在研究室里，盯著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。gumbel-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transformer架构的发展史。
    2017年，google brain团队提出了transformer。那是一个划时代的架构，但它並非完美无缺。
    最初的transformer，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，於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(n^2)，隨著序列长度增加，计算量呈指数级爆炸。於是，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，都在不断的叠代中进化。
    “transformer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確的数学定义，但当它们被堆叠成几百层、拥有几千亿参数后，它们之间的相互作用，会產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確预测。”
    “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，transformer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，但並没有人预料到它会成为后来大语言模型（llm）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transformer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叠与调优。是工业界的工程化能力，將这个学术上的“好点子”，变成了改变世界的“核武器”。
    ……
    徐辰的slrm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。
    slrm模块，本质上是给transformer打的一个“补丁”。
    如果把transformer比作人类大脑中的“快系统”，负责直觉、联想和快速生成；那么slrm就是那个冷静、严谨的“慢系统”，负责逻辑校验、推理和纠错。
    当transformer想要“胡说八道”时，slrm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“成熟的商业產品”，中间隔著一道名为“工程化”的天堑。
    ……
    虽然工程化还很遥远，那么能不能直接註册专利，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，这就好比在麵食还没出现的远古时代，你第一个发现了“麵粉加水和面，可以做出面点”这个核心逻辑。你兴冲冲地跑去申请专利，结果呢？
    別人只需要在麵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”。
    麵粉加水能成麵团，这只是基础知识。但要做出一个皮薄馅大、鬆软多汁的顶级包子，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”对应的就是基於海量数据和恐怖算力调教出来的“参数权重”。
    徐辰手里的slrm架构，只是告诉了全世界“麵粉加水能做包子”。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级別的精选数据，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核心资產。
    ……
    其次，学术成果只是证明了“这条路走得通”，但这並不意味著“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“顛覆性”的新算法，但真正能落地並產生商业价值的，凤毛麟角。
    比如，曾经红极一时的“胶囊网络”，由深度学习教父hinton提出，號称要取代卷积神经网络，解决其无法识別物体空间关係的缺陷。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resnet。
    还有无数试图挑战transformer霸主地位的新架构，如reformer、linformer、performer……它们在特定的benchmark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拋弃。
    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“实验室產物”。而工业界需要的，是鲁棒性、可扩展性、低延迟、低成本的“工程化產品”。
    在实验室里跑通一个demo，和在工业界部署一个能服务亿万用户的產品，是完全两个维度的挑战。你需要解决並发问题、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。
    ……