学霸的征途是星辰大海 第504章 数学AI的训练 三

和刘院长通完电话后，徐辰便让石南驱车，直奔位于京郊怀柔区的雁栖湖应用数学研究院。

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抵达主楼时，常务副院长刘正伟已经带着几位后勤主管在门口等候了。双方简单寒暄了几句后，刘正伟便亲自引着徐辰前往超算中心。

不过，在得知眼前这片庞大的LPU集群目前正处于几乎完全空置的状态时，徐辰心里不禁泛起了一丝古怪。要知道，LPU晶片作为专门为SLRM设计的逻辑处理单元，目前在市场上极其紧俏，属于有钱都买不到的战略物资。这么宝贵的科研资源，居然没有人排队抢机时？

他忍不住反思，该不会是下面的人为了讨好自己，强行把其他研究员的排期给砍了，硬挤出来的空档吧？

他可不想刚当上院长，就成了只手遮天丶抢夺下属资源的学术恶霸。

后来才知道，原来自从SLRM框架问世这一年多来，整个AI产业界为了抢占下一代逻辑大模型的高地，已经卷到了走火入魔的地步。各大科技巨头挥舞着支票簿疯狂跑马圈地，那些稍微懂点几何逻辑推理和SLRM架构的高端人才，基本都被网际网路大厂以动辄五百万起步的天价年薪给挖空了。

而且徐辰的SLRM框架本身已经足够完善，在现有的硬体瓶颈下，科研领域能做的叠代不多。市场也还没到靠这种底层理论的小优势来提高竞争力的程度，因此有关SLRM的纯科研层面进展算是比较少的。

关于这一点，徐辰觉得等到自己的数学AI真的出来以后，估计这批LPU集群就不会这么轻松了，不过那是后话了。

确认了自己并没有滥用职权后，徐辰这才心安理得地走进了专属的控制室，准备开始自己的模型训练。

……

走进控制室后，徐辰立刻脱下外套，进入了工作状态。

几百个T的纯数学推导数据集，光是走内网专线挂载到超算节点的存储矩阵上，就是一个极其耗时的庞大工程。他一边紧盯着数据传输的吞吐量，一边在终端里快速敲击，为这批昂贵的LPU集群配置全新的运行环境。

直到外面的天色渐渐擦黑，进度条才终于走到了尽头。

「呼……终于导完了。」

看着屏幕上显示数据挂载100%的绿色进度条，徐辰活动了一下有些僵硬的脖颈。

接下来，就是真正见证奇迹的时刻了。

在正式开启训练之前，徐辰打开了终端代码编辑器。原先在自己电脑上跑的Demo版本，为了适应单机算力，参数量被他压得很死。现在既然手里握着几百张LPU组成的超算集群，那自然要解开封印。

徐辰十指如飞，将模型中Transformer语义层的神经元节点扩充了十倍，并将SLRM逻辑引擎的推理深度阈值直接拉满。

「参数量调整完毕，网络拓扑初始化完成，动态记忆权重解耦机制就绪。」

徐辰深吸了一口气，滑鼠指针悬停在那个代表着运行的「Run」按钮上。

「去吧，赛博牛马。让我看看你的极限在哪里。」

「啪。」

回车键按下。

机房外，数百台LPU伺服器的指示灯犹如繁星般疯狂闪烁起来，巨大的散热风扇发出了低沉而震撼的轰鸣声。

训练正式开始。

……

接下来的一周时间，徐辰每天的大部分时间都在超算中心的隔壁。他死死盯着屏幕上的Loss（损失）曲线，看着那条代表着模型误差的线在经历了几次震荡后，以前所未有的平滑姿态，一路向着理论极值俯冲。

当然，这七天里他也不是干坐着当监工。

训练这种超前架构必然会遇到一些意想不到的问题，中途几次出现了梯度震荡和记忆权重不平衡的小问题。好在徐辰全天候盯盘，凭藉着LV.3信息学的恐怖直觉，及时暂停丶微调了几个核函数的超参数，然后继续跑。

每一次这样的微调，Loss曲线都会呈现出更加漂亮的下降趋势。

与此同时，徐辰和北大的教务处人员告知他的《数学》选修课停课一周。

这个消息一公布，那群被徐辰的高深讲座折磨得死去活来的学生们，集体爆发出了一阵压抑已久的欢呼声：终于有一周不用去阶梯教室里当被公开处刑的猴子了！

……

在经历了几次有惊无险的微调后，那条代表着模型误差的Loss曲线终于以前所未有的平滑姿态，一路向着理论极值俯冲。

第七天深夜。

当Loss曲线彻底趋于平稳，不再有任何波动时，徐辰果断按下了停止键。

「出炉了。」

……

激动人心的「开盲盒」时刻到了。

徐辰搓了搓手，为了直观地看出差距，他特意在后台同时拉起了一个基于上一代「Transformer SLRM」常规架构的对照组模型。

他从题库里挑出了十道历年IMO（国际数学奥林匹克）的压轴题目，作为开胃菜，同时喂给了两个模型。

结果，差距犹如天堑！

对照组模型在疯狂运转了整整一个小时后，才勉强吐出了结果。徐辰扫了一眼，惨不忍睹——部分题目勉强算出了个错误的结果，剩下的乾脆陷入了逻辑死循环，开始胡言乱语，总体可用率连30%都不到。这在某个意义上已经是传统大模型的极限了——毕竟数学本身就是对这些架构的「降维打击「，再怎么堆参数也改变不了底层架构的先天缺陷。

而反观他刚刚出炉的新架构——

屏幕上，作为Agent（智能体）形态运行的新一代AI，并没有像老式大语言模型那样急着盲目吐词。它采用了多步推理范式：先分析问题的结构，再生成多条候选路径，然后让SLRM引擎对每条路径进行极其严格的逻辑自洽性检验。这种方式虽然看起来慢，但却能保证最终的结论绝对正确。它有条不紊地将复杂的数学问题拆解成多个子任务，先生成假设，再进入SLRM引擎进行疯狂的逻辑自洽性验证和自我博弈。

大约七八分钟后，屏幕有了显示：

【OutputGenerate...】