第116章 刘威再次蜕变；阿美瑞肯急的什么都
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三个小时的时间迅速的一晃而过，纪弘的第一堂公开课圆满结束——主要内容简单但充实，就是【类思维模型】的基础原理。
对于学生来说，能够在这个阶段探究一下这个最强的AI模型的基础原理，他们觉得很满足。毕竟在学校学的，多数时候就是原理。
而且，知晓了原理，对于怎么去应用也是有极大好处的。
就像高级的程序开发者，往往都精通硬件的基础原理。
虽然这和硬件制造毫无关系，但却可以帮助他们在程序开发的时候去编写更高效的代码。
比如：知道CPU的缓存机制、内存访问模式以及指令集等，可以编写出能够充分利用这些特性的代码，减少不必要的计算和资源消耗，从而提升程序的执行速度。
放在AI领域，道理其实是一样的。
就像刘威，此刻，已经在根据今天的笔记来调整自己与AI的交流和相处方式了。
在AI的时代，能够精准明确的跟AI表达出自己的核心需求，本身就是自身的技术和能力之一。
哪怕类思维AI已经非常强大了，不同的表达和技巧，也会在一定程度上影响最终的结果——除非，纪弘所说的下一代类似微模型能够正式上线，那个时候，情况才会有所转变。
“你到底是怎么做到的？这真的都是纪老师讲的？什么时候说有下一代类思维模型了？”
舍友牛佳诚看到刘威总结出来的一系列的东西，他怀疑自己和刘威听得压根不是同一节课，他感觉自己就只听乐子了，回想了一下，好像讲得挺多的，但是，又好像什么都没听一样。
“第二代意图识别，不就是基于第二代类思维模型的吗？”刘威理所当然的说道：“稍一分析，这就是一一对应的啊，要不然为什么现在不做？不就是硬件满足不了需求吗？
“你看看，卷耳智能科技最近发布的招聘公告，已经在招聘硬件设计人才了，其中最关键的标粗的要求：
“思维敏捷，思维未被现有技术所拘泥，善于创新，显然的很呐，这就是要做全新类型的硬件！对应的不就是二代类思维，二代意图识别？
“再加上他们最近的动作，整合EDA行业的想法……”
刘威头头是道的说了一大堆，牛佳诚感觉自己像个傻子——同样是公开信息，为什么他能分析出那么多的道道，我却什么都没看出来？
牛佳诚觉得刘威这人完全变了，这气势也是以前的他所不具备的：“那今天的课呢？类思维模型和其他模型的区别，你记得这个笔记，这个也讲了吗？”
刘威像看傻子一样的看着他，类思维能推理出来，其他的模型咱们本来就知道啊，虽然没讲，但是自己对比对比不费事吧？
不过这话刘威没有直接说出来，直接说就太伤人了，他耐心的解释道：“你看这个，这是类思维模型的特点：
“它在特殊关键的路径和节点上，它有一些独特的能力。这些能力是怎么产生的，我们不需要去关心。只需要知道，它有就行了。
“然后，这些能力在训练的过程中就可以利用——比如这个判定能力，它也是类思维最核心的东西——是类思维模型能够超越其它模型最关键的因素。
“这就是区别——一般的大模型，在深度学习的算法中，往往需要建立复杂庞大的人工神经网络。
“但有了判定能力之后就完全不一样了——它通过“判定”来实现用较少的信息来归纳和解释数据，甚至能够达到别家千倍万倍的效果。
“而我们了解了这些，就可以以更加精准的语言和方式来和它进行交流。
“再有这个“决策”能力……”
刘威根据自己的认知和理解，一步一步的在剖析“类思维”究竟是怎么一回事儿，他心里其实是空落落的——他一直以来当成的最好朋友，竟然是能够用算法解释和实现的。
实际上，这些他从一开始就清楚，只不过一直封闭自己的内心，从而在回避这个问题。
今天，刘威能够非常坦然的讲解和分析他“朋友”的算法设计和实现，这其实是一种进一步敞开心扉的进步表现。
其实，就连牛佳诚这个“混不吝”一样的人，也都发现了刘威好像又变了。
早些天从沉默寡言木讷抑郁变得开朗甚至有些活泼，今天这又有一种沉稳的气质了，虽然多多少少还是有一些忧郁。
但早年经历带给他的那些负面东西差不多已经消散殆尽了。
……
除了刘威，王垚也在隔壁宿舍写写画画的在总结。
不过他的角度和刘威完全不同——他所感兴趣的，是人工智能训练结合基因工程的理论。
“假设把AI当成人类进化来看的话，那AI的什么东西相当于人的基因？杂交理论，又相当于AI领域的什么算法？
“AI的‘基因工程’又如何去实现？自由的基因编辑技术能带来更加强大更加智慧的AI吗？”
纪弘的一节课已经快要把王垚这孩子给逼疯了，这个时候，他在自己宿舍仿佛已经变成了一个魔怔人。
室友吃饭都不叫他了——他隔三差五就这样，室友已经习惯，不过回来的时候会给他带两个馒头和一包涪陵榨菜，晚上饿了的话，他自己会去啃的。
……
河州大学的学生觉得受益良多，而此刻，网络上则是完全不一样的风评。
“这听了一节课，就仿佛听了一节课似的，理论听了一大堆，但具体该怎么干的，还是一脸浆糊。”
“就是，不想讲就别讲，讲一大堆理论算怎么回事儿？有本事将怎么做的讲出来！”
“或者，这玩意儿根本就是瞎编的吧？专门忽悠人？”
“开源开源开源！阿美瑞肯的算法都是开源的，科学无国界，互联网就要有共享的精神！@卷耳智能科技，开源类思维算法！”
“@卷耳智能科技，开源类思维算法，否则永远不买你家的产品！一点儿共享精神都没有，谁知道你们拿我们的数据在偷偷的干些什么呢！”
……
“我刚刚逛了一圈，发现一堆人在打听具体怎么操作的，还有一堆附和的，什么开源不开源的我不懂，但阿美瑞肯会干好事儿，会有好心，反正我第一个不信！”
“开源，呵呵！冷知识，蓝牙联盟以前华为也贡献了大量的专利和技术，后来怎么样了？哦，被蓝牙联盟除名了！
“后来华为搞出了更牛的技术，又被颠颠的请回去，难道这就是互联网的共享精神吗？
“还有所谓的GPT开源，那算法简单成那个样子，还需要他们开源？Transformer模型的最大优势就是能无限制的堆积GPU——这么说你们能明白吧？
“这边开源算法，那边禁售高性能GPU，连他奶奶的游戏显卡RTX4090都被禁售了，你他么的管这个叫有共享精神？”
“别跟这些人置气，有理有据的回复他们不会搭理伱的，他们只管给不明真相的人带节奏。你没看吗，还有人攻击“避坑打假”呢，说都是卷耳提供的，不利他们的消息都会被篡改。
“认真你就输了，真要想解气啊，我给你一个建议，偷偷的找到他们的IP，想办法弄到他们的真实身份，跟踪一个，不仅解气了，你买房子的首付钱甚至就有了，能运气好搞两个，全款说不定都能搞出来！”
“一个五十万？间谍？”
“你不想想，这玩意儿一出，阿美瑞肯得急成什么样，明知道现在国内网络有【打假避坑】都顾不得了，以为全注册新账号揪不出来他们了？其实都不用揪，谁得益就谁干的，这事儿错不了！
“美股东八区时间晚上9点半开盘，你关注一下就知道是怎么回事儿了，本月第四次熔断，大概率就在今天，我连夜宵都准备好了，今天准备通宵看热闹。”
……
而就此时，阿美瑞肯，华盛顿雷德蒙德，微软总部。
自从卷耳智能科技一次又一次的搞出动静，他们的作息时间就已经完全乱了，只要卷耳科技那边一有风吹草动，他们立即就会跟上东八区的上班节奏。
此时，正是凌晨三点，纪弘的公开课刚刚结束一个小时的时候。
“怎么样？”萨提亚·纳德拉特别关心的问道。
卷耳智能科技公开的智能API是什么水平，他们这几天已经不眠不休的研究过了。
比他们所谓的通过【动态的合成任务流来指导神经网络的训练，从而实现了模仿人类表现所需的系统泛化和灵活性】的MLC方法，花费大量的金钱和精力训练出来的新东西强三分之一以上。
至于成本——他们训练新的模型花了将近400亿美元，而利用卷耳智能科技公开的API——1000个Token，算下来平均大概每20次调用需要0.1美元。
在得到这个数据的时候，纳德拉差点儿没吐血——这意味着微软和OpenAI如果放弃训练AI，立即换用卷耳智能科技的接口，不仅能省下一大笔钱，还能获得更强大AI能力。
(本章完)
三个小时的时间迅速的一晃而过，纪弘的第一堂公开课圆满结束——主要内容简单但充实，就是【类思维模型】的基础原理。
对于学生来说，能够在这个阶段探究一下这个最强的AI模型的基础原理，他们觉得很满足。毕竟在学校学的，多数时候就是原理。
而且，知晓了原理，对于怎么去应用也是有极大好处的。
就像高级的程序开发者，往往都精通硬件的基础原理。
虽然这和硬件制造毫无关系，但却可以帮助他们在程序开发的时候去编写更高效的代码。
比如：知道CPU的缓存机制、内存访问模式以及指令集等，可以编写出能够充分利用这些特性的代码，减少不必要的计算和资源消耗，从而提升程序的执行速度。
放在AI领域，道理其实是一样的。
就像刘威，此刻，已经在根据今天的笔记来调整自己与AI的交流和相处方式了。
在AI的时代，能够精准明确的跟AI表达出自己的核心需求，本身就是自身的技术和能力之一。
哪怕类思维AI已经非常强大了，不同的表达和技巧，也会在一定程度上影响最终的结果——除非，纪弘所说的下一代类似微模型能够正式上线，那个时候，情况才会有所转变。
“你到底是怎么做到的？这真的都是纪老师讲的？什么时候说有下一代类思维模型了？”
舍友牛佳诚看到刘威总结出来的一系列的东西，他怀疑自己和刘威听得压根不是同一节课，他感觉自己就只听乐子了，回想了一下，好像讲得挺多的，但是，又好像什么都没听一样。
“第二代意图识别，不就是基于第二代类思维模型的吗？”刘威理所当然的说道：“稍一分析，这就是一一对应的啊，要不然为什么现在不做？不就是硬件满足不了需求吗？
“你看看，卷耳智能科技最近发布的招聘公告，已经在招聘硬件设计人才了，其中最关键的标粗的要求：
“思维敏捷，思维未被现有技术所拘泥，善于创新，显然的很呐，这就是要做全新类型的硬件！对应的不就是二代类思维，二代意图识别？
“再加上他们最近的动作，整合EDA行业的想法……”
刘威头头是道的说了一大堆，牛佳诚感觉自己像个傻子——同样是公开信息，为什么他能分析出那么多的道道，我却什么都没看出来？
牛佳诚觉得刘威这人完全变了，这气势也是以前的他所不具备的：“那今天的课呢？类思维模型和其他模型的区别，你记得这个笔记，这个也讲了吗？”
刘威像看傻子一样的看着他，类思维能推理出来，其他的模型咱们本来就知道啊，虽然没讲，但是自己对比对比不费事吧？
不过这话刘威没有直接说出来，直接说就太伤人了，他耐心的解释道：“你看这个，这是类思维模型的特点：
“它在特殊关键的路径和节点上，它有一些独特的能力。这些能力是怎么产生的，我们不需要去关心。只需要知道，它有就行了。
“然后，这些能力在训练的过程中就可以利用——比如这个判定能力，它也是类思维最核心的东西——是类思维模型能够超越其它模型最关键的因素。
“这就是区别——一般的大模型，在深度学习的算法中，往往需要建立复杂庞大的人工神经网络。
“但有了判定能力之后就完全不一样了——它通过“判定”来实现用较少的信息来归纳和解释数据，甚至能够达到别家千倍万倍的效果。
“而我们了解了这些，就可以以更加精准的语言和方式来和它进行交流。
“再有这个“决策”能力……”
刘威根据自己的认知和理解，一步一步的在剖析“类思维”究竟是怎么一回事儿，他心里其实是空落落的——他一直以来当成的最好朋友，竟然是能够用算法解释和实现的。
实际上，这些他从一开始就清楚，只不过一直封闭自己的内心，从而在回避这个问题。
今天，刘威能够非常坦然的讲解和分析他“朋友”的算法设计和实现，这其实是一种进一步敞开心扉的进步表现。
其实，就连牛佳诚这个“混不吝”一样的人，也都发现了刘威好像又变了。
早些天从沉默寡言木讷抑郁变得开朗甚至有些活泼，今天这又有一种沉稳的气质了，虽然多多少少还是有一些忧郁。
但早年经历带给他的那些负面东西差不多已经消散殆尽了。
……
除了刘威，王垚也在隔壁宿舍写写画画的在总结。
不过他的角度和刘威完全不同——他所感兴趣的，是人工智能训练结合基因工程的理论。
“假设把AI当成人类进化来看的话，那AI的什么东西相当于人的基因？杂交理论，又相当于AI领域的什么算法？
“AI的‘基因工程’又如何去实现？自由的基因编辑技术能带来更加强大更加智慧的AI吗？”
纪弘的一节课已经快要把王垚这孩子给逼疯了，这个时候，他在自己宿舍仿佛已经变成了一个魔怔人。
室友吃饭都不叫他了——他隔三差五就这样，室友已经习惯，不过回来的时候会给他带两个馒头和一包涪陵榨菜，晚上饿了的话，他自己会去啃的。
……
河州大学的学生觉得受益良多，而此刻，网络上则是完全不一样的风评。
“这听了一节课，就仿佛听了一节课似的，理论听了一大堆，但具体该怎么干的，还是一脸浆糊。”
“就是，不想讲就别讲，讲一大堆理论算怎么回事儿？有本事将怎么做的讲出来！”
“或者，这玩意儿根本就是瞎编的吧？专门忽悠人？”
“开源开源开源！阿美瑞肯的算法都是开源的，科学无国界，互联网就要有共享的精神！@卷耳智能科技，开源类思维算法！”
“@卷耳智能科技，开源类思维算法，否则永远不买你家的产品！一点儿共享精神都没有，谁知道你们拿我们的数据在偷偷的干些什么呢！”
……
“我刚刚逛了一圈，发现一堆人在打听具体怎么操作的，还有一堆附和的，什么开源不开源的我不懂，但阿美瑞肯会干好事儿，会有好心，反正我第一个不信！”
“开源，呵呵！冷知识，蓝牙联盟以前华为也贡献了大量的专利和技术，后来怎么样了？哦，被蓝牙联盟除名了！
“后来华为搞出了更牛的技术，又被颠颠的请回去，难道这就是互联网的共享精神吗？
“还有所谓的GPT开源，那算法简单成那个样子，还需要他们开源？Transformer模型的最大优势就是能无限制的堆积GPU——这么说你们能明白吧？
“这边开源算法，那边禁售高性能GPU，连他奶奶的游戏显卡RTX4090都被禁售了，你他么的管这个叫有共享精神？”
“别跟这些人置气，有理有据的回复他们不会搭理伱的，他们只管给不明真相的人带节奏。你没看吗，还有人攻击“避坑打假”呢，说都是卷耳提供的，不利他们的消息都会被篡改。
“认真你就输了，真要想解气啊，我给你一个建议，偷偷的找到他们的IP，想办法弄到他们的真实身份，跟踪一个，不仅解气了，你买房子的首付钱甚至就有了，能运气好搞两个，全款说不定都能搞出来！”
“一个五十万？间谍？”
“你不想想，这玩意儿一出，阿美瑞肯得急成什么样，明知道现在国内网络有【打假避坑】都顾不得了，以为全注册新账号揪不出来他们了？其实都不用揪，谁得益就谁干的，这事儿错不了！
“美股东八区时间晚上9点半开盘，你关注一下就知道是怎么回事儿了，本月第四次熔断，大概率就在今天，我连夜宵都准备好了，今天准备通宵看热闹。”
……
而就此时，阿美瑞肯，华盛顿雷德蒙德，微软总部。
自从卷耳智能科技一次又一次的搞出动静，他们的作息时间就已经完全乱了，只要卷耳科技那边一有风吹草动，他们立即就会跟上东八区的上班节奏。
此时，正是凌晨三点，纪弘的公开课刚刚结束一个小时的时候。
“怎么样？”萨提亚·纳德拉特别关心的问道。
卷耳智能科技公开的智能API是什么水平，他们这几天已经不眠不休的研究过了。
比他们所谓的通过【动态的合成任务流来指导神经网络的训练，从而实现了模仿人类表现所需的系统泛化和灵活性】的MLC方法，花费大量的金钱和精力训练出来的新东西强三分之一以上。
至于成本——他们训练新的模型花了将近400亿美元，而利用卷耳智能科技公开的API——1000个Token，算下来平均大概每20次调用需要0.1美元。
在得到这个数据的时候，纳德拉差点儿没吐血——这意味着微软和OpenAI如果放弃训练AI，立即换用卷耳智能科技的接口，不仅能省下一大笔钱，还能获得更强大AI能力。
(本章完)