他想起了ai发展史上，那篇如同“圣经”般的论文——《attention is all you need》。
    2017年，谷歌的研究员们，发表了这篇划时代的论文，首次提出了“transformer”架构。这篇论文，就像物理学界的“相对论”，它为整个ai领域，提供了一个全新的、顛覆性的底层范式。
    但是，从《attention is all you need》这篇仅仅8页的论文，到今天能与人类对答如流的chatgpt-4，中间隔著许多东西。
    徐辰的脑海中，浮现出了那篇论文的作者名单。其中一位作者，noam shazeer，曾经说过的一句名言，那句话后来成为了ai圈的信条：
    “money is all you need.”（你只需要钱。）
    这虽然是一句玩笑，却道出了大模型训练最残酷的真相。
    ……
    大模型的训练，是一个极其复杂的系统工程，更是一场烧钱的游戏。
    首先是数据工程。如何从pb级的原始文本中，清洗出高质量的预训练语料？如何设计tokenizer（分词器）以平衡词表大小和序列长度？如何构建多样化的指令微调（sft）数据集？这些都是秘而不宣的行业机密。
    其次是训练稳定性。在数千张gpu上进行分布式训练，如何处理梯度爆炸或消失？如何设计混合精度训练策略（mixed precision training）以兼顾速度和精度？任何一个环节的参数设置不当，都可能导致loss（损失函数）无法收敛，甚至训练崩溃。
    还有那个著名的“规模定律”（scaling laws）。jared kaplan在2020年提出的这个定律，就像是ai领域的“摩尔定律”。它冷酷地指出：模型的性能与计算量、数据集大小和参数数量之间，存在著严格的冪律关係。这意味著，想要更智能的模型？没別的办法，堆算力，堆数据，堆钱！
    最后是对齐。如何通过rlhf（基於人类反馈的强化学习），利用ppo（近端策略优化）算法，將模型的输出分布与人类的价值观偏好对齐，使其既有用又安全？这更是一个充满了玄学和经验主义的领域。
    ……
    《attention is all you need》，它提供的，只是一个“基础原理”。
    它没有告诉你，这个模型到底要堆多少层才效果最好？没有告诉你训练时学习率该如何设置？更没有告诉你如何进行rlhf，让模型学会“听懂人话”。
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    这些，才是將一个“基础原理”，转化为一个“可用產品”的、真正的、最核心的工程壁垒。
    而这些，都需要海量的实验，海量的试错，海量的资金和算力，去一点一点地“堆”出来。
    【我明白了……】
    徐辰无奈地嘆了口气。
    【这依然只是一份学术成果，值不了1000个亿。】
    【喵了个咪的，好不容易体验了3分钟成为千亿富翁的心態，这么快就结束了。】
    他大概理解了这份手稿的价值。它就像是一张画在纸上的核聚变反应堆图纸，理论上能解决能源危机，但离造出真正的反应堆，还差著十万八千里。
    而且，因为核心算法缺失，这张图纸还是残缺的。
    【系统这波画饼，画得是真圆啊。】
    不过，虽然没有直接的商业价值，但这篇论文的学术价值依然巨大。如果將这个成果公布出去，全世界ai投资的方向就会来一次巨大的转向，现有的ai商业逻辑必然重塑，影响还是挺大的。
    加上当前华国和美国在ai领域的竞爭，这篇论文，还得慎重一点才好。
    【先收起来吧。】
    徐辰將这份手稿郑重地收进系统物品栏。
    【等到数学等级提升至lv.3，並且在信息学和物理学上有所积累后，再来收拾你这个『残次品』。】
    【到时候，我就不信补不全你！】
    ……
    【接下去看看有啥新的主线任务吧。】
    他將意识，重新聚焦到系统面板上。
    只见，在完成了“学术界的冠冕”这个史诗级任务后，一个全新的、难度更高的主线任务，已经悄然浮现。
    【新主线任务发布：『多维度的学者』】
    【任务描述：数学是所有科学的语言，但语言本身，无法描绘整个宇宙。请宿主在攀登数学高峰的同时，將视野拓展至更广阔的领域。】
    【任务要求：除数学学科外，在其他至少3门理工农医类基础学科（如物理、化学、生物、计算机等）领域，分別发表至少一篇被sci收录的学术论文。】
    【结算机制：系统將根据宿主发表论文的期刊等级、学术影响力及引用情况进行综合评定。】
    徐辰看著这个任务，嘴角忍不住抽搐了一下。
    【三门学科？】
    【我就知道！】
    他回想起刚才那个“残缺”的ai算法手稿，再看看眼前这个“多维度学者”的任务要求，一种强烈的“被安排”感油然而生。
    【先是给我一个需要信息学和物理学知识才能补全的ai算法，紧接著就发布任务让我去发其他学科的论文……】
    【这系统，绝对有黑幕！】
    【这哪里是隨机抽奖？这分明就是『定向投餵』！就像游戏里的新手引导一样，先把任务道具塞给你，然后逼著你去接任务！】
    【系统，你是不是早就计划好了，要把我培养成那种全知全能的『六边形战士』？】
    徐辰看著这个任务要求，感觉自己的肝，又开始隱隱作痛了。
    【数学还没满级呢，就要我去开新坑？还要开三个？】
    【系统，你这是要榨乾我啊……生產队的驴都不敢这么使唤！】
    不过，吐槽归吐槽，徐辰心里也明白，系统的安排其实是有深意的。
    现代科学发展到今天，学科之间的界限已经越来越模糊。最前沿的突破，往往都发生在交叉领域。
    就像他刚刚得到的那个ai算法，如果没有深厚的数学功底，根本无法理解其背后的逻辑；而如果没有物理学和信息学的知识，也无法將其落地实现。
    【好在，刚刚那个『残缺』的奖品，虽然坑是坑了点，但也算是给我指了一条明路。】
    【那篇关於ai的论文，只要我能把缺失的算法补全，发一篇信息学领域的顶刊，应该是稳了。这就解决了一门学科。】
    【至於剩下的两门……】
    徐辰摸了摸下巴。
    【物理学似乎是个不错的选择。毕竟数学和物理不分家，而且那个ai算法里也涉及到了统计物理。】
    【还有一门……生物？化学？还是材料？】
    【算了，反正主线任务一般都是长期任务，可以以年为单位进行推进。先把信息学这块硬骨头啃下来再说吧。】
    ……
    再看看经验任务吧。
    【经验任务1（常驻）：『学术的基石』】
    【任务描述：在jcr一区期刊上，发表一篇学术论文。】
    【任务奖励：对应学科经验值200点。奖励係数根据期刊影响因子、论文引用数、作者排位等综合评定。】
    ——
    【经验任务2（新增）：『知识的布道者』】
    【任务描述：通过网络直播的形式，进行一场公开的数学教学或科普讲座，单场直播同时在线观看人数峰值，达到10万人。】
    【任务奖励：对应学科经验值200点。奖励係数根据在线人数、影响力等综合评定】
    ——
    【经验任务3（新增）：『学术的啄木鸟』】
    【任务描述：在已公开发表的、具有一定影响力的学术论文中，找出一处关键性的、足以影响论文核心结论的错误，並公开发表勘误或评论文章。】
    【任务奖励：对应学科经验值300点。奖励係数根据原论文作者的学术地位、期刊影响力等综合评定。】
    ……
    徐辰看著这三个全新的经验任务，思考了起来。
    【任务1，还是老样子，最稳妥，也最適合我。】
    【任务2，直播？10万人同时在线？】他立刻摇了摇头。
    【系统为什么这么执著得想让我出道啊，上次开出主线任务的时候，系统也是让我上网课影响10万人来著，现在又是直播10万人，难度更大啦。】
    如果以他最近发表四大的热度，开个直播来个两三万人估计不是什么难事，但是任务的要求是让他以公开的数学教学的方式直播，那鬼才会来呢。
    而且他知道，直播间的热度，和真实在线人数，是两码事。
    要让十万个活人，同时在线听他讲数学，这难度確实忒大了。
    ……
    【至於任务3……】
    徐辰的眼中，闪过一丝感兴趣的光芒。
    【找出著名学者的论文错误？学术打假？】
    【这个……听起来，倒是挺带感的。】
    他想起了学术史上，那些著名的“打假”事件。
    比如，前几年闹得沸沸扬扬的、关於阿尔茨海默症研究的造假丑闻。一篇发表在顶刊上的、被认为是该领域奠基性工作的论文，其核心的实验图像，被一位名不见经传的青年学者，发现存在偽造的痕跡。这一发现，直接导致了整个阿尔茨海默症研究领域，过去十几年的研究方向，可能都是建立在一个错误的假设之上，引发了巨大的学术地震。
    【这个任务，很有正义感。避免人类的学术成果，被引入歧途。】
    但他很快，就知道自己肯定完不成。
    【我现在只有数学能力还比较强。但是，数学作为最严谨的学科，其论文在发表前，都要经过极其严格的同行评审。想要在数学顶刊上，找到一个足以顛覆其核心结论的重大错误，也就代表著同行们都错了，这不太现实。】
    【至於其他学科……】他看了一眼自己那几条还是lv.0的经验条，【我自己都还是个门外汉，哪有资格去给人家当啄木鸟？】
    经过一番权衡，他最终，还是做出了最稳妥的选择。
    “锁定，经验任务1。”
    【还是老老实实，发论文，刷经验吧。】
    【先把数学，衝到lv.3再说！】