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「这确实是一个新路子,是一个了不得的设想。
」郝成嘀咕着:「知识能够凝聚意图的最小单位
「知识凝聚意图这」
其实郝成一大早送完女儿就想直接回到家研究昨天夜里那45分钟所学的知识来着,但是被何钢一顿电话给薅了过去,耽误了大半天,直到下午三点多才回到家里。
而一回到家,他就开始将深深记在脑海里的东西再次梳理了一遍,而经过梳理,对这些东西的理解就又深刻了一个层次:
「这理论是从微观论述的,不太好理解,如果从宏观上去表达,」郝成眯着眼睛,脑筋分外活跃:
「宏观来看的话,知识是作为决策依据的一部分而存在的。
而所谓凝聚意图,直接看作是形成决策的渐进过程。
「而渐进的过程,再分解成微观来观察,那就是最小单位的富集过程,当然这个富集并不是1加1等于2的这种叠加,而是1个融合1个,变成更大更强的1个,最终形成的是如小沙般更加强大的ai模型。
」
……
这个时候再回过头去看,类似于现代符码系统的那个「知识凝聚意图」的规律性联系……
郝成觉得自己的思维都更加的清晰了,原本很多想不明白的点也慢慢的在一次又一次的思索中豁然开朗。
此刻,什么小沙不小沙的,他已经觉得自己上自己也行的程度了。
甚至,他已经迫不及待的想要开始「凝聚」完全由自己打造的第一个基于意图做决策的「ai模型」了……
不过,事情显然并没有看起来那麽简单。
原理已经很清晰了,但怎麽样利用现有的硬体去实现,这也是一个巨大的难题。
现在的ai训练所用的算力卡,其本质就是实现多组算术运算和逻辑运算的组合逻辑电路,被称为a。
简单理解,它就是做数学运算的,最简单的就是加减乘除。
从数学运算怎麽样发展到人工智慧,一方面,需要便捷的方式充分利用算力晶片的性能,英伟达的cuda就是做这个的。
另一方面,也需要优秀的算法,比如transforr这个基于自注意力机制的深度学习算法模型,就是后来gpt和chatgpt以及多数语言大模型的基础。
此刻的郝成,也需要设计一个强大的算法,来实现他刚刚才学习丶刚刚才开始理解的理论——知识凝聚意图的规律性联系理论。
痛苦,但也快乐着。
「这比整天坐在公司写那些重复写了不知道多少遍的代码强太多了!
」不知不觉,两个多小时过去了,郝成起身伸了个懒腰,并顺便接了杯水。
……
「爸爸爸爸爸爸」不多时,宁荟接着女儿也回来了,这一进门,连鞋都还没换呢,就直接扑到郝成这里了,惹得她妈妈直喊:
「郝蓁蓁,跟你说多少遍了,换鞋,换鞋,一会儿你拖地!
」
「行了,四岁的孩子,耐心,要有耐心!
」郝成一边把女儿抱起,一边说道
「蓁蓁,妈妈刚收拾的那麽乾净的地,是不是被你踩脏了?妈妈是不是一会儿还要收拾?那要怎麽办?」
「我帮妈妈收拾,以后会记得先换鞋。
」小蓁蓁高举着双手,一脸沮丧的说道:「我最听话啦~看到爸爸太激动,给搞忘了了啦!
」
「又发生什麽事儿想要急着分享给爸爸呀?」郝成一边给她换鞋,一边问着。
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