第165章 重启SLRM研究 一（2/2）

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。

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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。

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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。

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