第504章 數學AI的訓練 三
和劉院長通完電話後，徐辰便讓石南驅車，直奔位於京郊懷柔區的雁棲湖應用數學研究院。
抵達主樓時，常務副院長劉正偉已經帶著幾位後勤主管在門口等候了。雙方簡單寒暄了幾句後，劉正偉便親自引著徐辰前往超算中心。
不過，在得知眼前這片龐大的LPU集群目前正處於幾乎完全空置的狀態時，徐辰心裡不禁泛起了一絲古怪。要知道，LPU晶片作為專門為SLRM設計的邏輯處理單元，目前在市場上極其緊俏，屬於有錢都買不到的戰略物資。這麼寶貴的科研資源，居然沒有人排隊搶機時？
他忍不住反思，該不會是下面的人為了討好自己，強行把其他研究員的排期給砍了，硬擠出來的空檔吧？
他可不想剛當上院長，就成了隻手遮天、搶奪下屬資源的學術惡霸。
後來才知道，原來自從SLRM框架問世這一年多來，整個AI產業界為了搶占下一代邏輯大模型的高地，已經卷到了走火入魔的地步。各大科技巨頭揮舞著支票簿瘋狂跑馬圈地，那些稍微懂點幾何邏輯推理和SLRM架構的高端人才，基本都被網際網路大廠以動輒五百萬起步的天價年薪給挖空了。
而且徐辰的SLRM框架本身已經足夠完善，在現有的硬體瓶頸下，科研領域能做的疊代不多。市場也還沒到靠這種底層理論的小優勢來提高競爭力的程度，因此有關SLRM的純科研層面進展算是比較少的。
關於這一點，徐辰覺得等到自己的數學AI真的出來以後，估計這批LPU集群就不會這麼輕鬆了，不過那是後話了。
確認了自己並沒有濫用職權後，徐辰這才心安理得地走進了專屬的控制室，準備開始自己的模型訓練。
……
走進控制室後，徐辰立刻脫下外套，進入了工作狀態。
幾百個T的純數學推導數據集，光是走內網專線掛載到超算節點的存儲矩陣上，就是一個極其耗時的龐大工程。他一邊緊盯著數據傳輸的吞吐量，一邊在終端里快速敲擊，為這批昂貴的LPU集群配置全新的運行環境。
直到外面的天色漸漸擦黑，進度條才終於走到了盡頭。
「呼……終於導完了。」
看著屏幕上顯示數據掛載100%的綠色進度條，徐辰活動了一下有些僵硬的脖頸。
接下來，就是真正見證奇蹟的時刻了。
在正式開啟訓練之前，徐辰打開了終端代碼編輯器。原先在自己電腦上跑的Demo版本，為了適應單機算力，參數量被他壓得很死。現在既然手裡握著幾百張LPU組成的超算集群，那自然要解開封印。
徐辰十指如飛，將模型中Transformer語義層的神經元節點擴充了十倍，並將SLRM邏輯引擎的推理深度閾值直接拉滿。
「參數量調整完畢，網絡拓撲初始化完成，動態記憶權重解耦機制就緒。」
徐辰深吸了一口氣，滑鼠指針懸停在那個代表著運行的「Run」按鈕上。
「去吧，賽博牛馬。讓我看看你的極限在哪裡。」
「啪。」
回車鍵按下。
機房外，數百台LPU伺服器的指示燈猶如繁星般瘋狂閃爍起來，巨大的散熱風扇發出了低沉而震撼的轟鳴聲。
訓練正式開始。
……
接下來的一周時間，徐辰每天的大部分時間都在超算中心的隔壁。他死死盯著屏幕上的Loss（損失）曲線，看著那條代表著模型誤差的線在經歷了幾次震盪後，以前所未有的平滑姿態，一路向著理論極值俯衝。
當然，這七天裡他也不是干坐著當監工。
訓練這種超前架構必然會遇到一些意想不到的問題，中途幾次出現了梯度震盪和記憶權重不平衡的小問題。好在徐辰全天候盯盤，憑藉著LV.3信息學的恐怖直覺，及時暫停、微調了幾個核函數的超參數，然後繼續跑。
每一次這樣的微調，Loss曲線都會呈現出更加漂亮的下降趨勢。
與此同時，徐辰和北大的教務處人員告知他的《數學》選修課停課一周。
這個消息一公布，那群被徐辰的高深講座折磨得死去活來的學生們，集體爆發出了一陣壓抑已久的歡呼聲：終於有一周不用去階梯教室里當被公開處刑的猴子了！
……
在經歷了幾次有驚無險的微調後，那條代表著模型誤差的Loss曲線終於以前所未有的平滑姿態，一路向著理論極值俯衝。
第七天深夜。
當Loss曲線徹底趨於平穩，不再有任何波動時，徐辰果斷按下了停止鍵。
「出爐了。」
……
激動人心的「開盲盒」時刻到了。
徐辰搓了搓手，為了直觀地看出差距，他特意在後台同時拉起了一個基於上一代「Transformer+SLRM」常規架構的對照組模型。
他從題庫里挑出了十道歷年IMO（國際數學奧林匹克）的壓軸題目，作為開胃菜，同時餵給了兩個模型。
結果，差距猶如天塹！
對照組模型在瘋狂運轉了整整一個小時後，才勉強吐出了結果。徐辰掃了一眼，慘不忍睹——部分題目勉強算出了個錯誤的結果，剩下的乾脆陷入了邏輯死循環，開始胡言亂語，總體可用率連30%都不到。這在某個意義上已經是傳統大模型的極限了——畢竟數學本身就是對這些架構的「降維打擊「，再怎麼堆參數也改變不了底層架構的先天缺陷。
而反觀他剛剛出爐的新架構——
屏幕上，作為Agent（智能體）形態運行的新一代AI，並沒有像老式大語言模型那樣急著盲目吐詞。它採用了多步推理範式：先分析問題的結構，再生成多條候選路徑，然後讓SLRM引擎對每條路徑進行極其嚴格的邏輯自洽性檢驗。這種方式雖然看起來慢，但卻能保證最終的結論絕對正確。它有條不紊地將複雜的數學問題拆解成多個子任務，先生成假設，再進入SLRM引擎進行瘋狂的邏輯自洽性驗證和自我博弈。
大約七八分鐘後，屏幕有了顯示：
【Output Generate...】
抵達主樓時，常務副院長劉正偉已經帶著幾位後勤主管在門口等候了。雙方簡單寒暄了幾句後，劉正偉便親自引著徐辰前往超算中心。
不過，在得知眼前這片龐大的LPU集群目前正處於幾乎完全空置的狀態時，徐辰心裡不禁泛起了一絲古怪。要知道，LPU晶片作為專門為SLRM設計的邏輯處理單元，目前在市場上極其緊俏，屬於有錢都買不到的戰略物資。這麼寶貴的科研資源，居然沒有人排隊搶機時？
他忍不住反思，該不會是下面的人為了討好自己，強行把其他研究員的排期給砍了，硬擠出來的空檔吧？
他可不想剛當上院長，就成了隻手遮天、搶奪下屬資源的學術惡霸。
後來才知道，原來自從SLRM框架問世這一年多來，整個AI產業界為了搶占下一代邏輯大模型的高地，已經卷到了走火入魔的地步。各大科技巨頭揮舞著支票簿瘋狂跑馬圈地，那些稍微懂點幾何邏輯推理和SLRM架構的高端人才，基本都被網際網路大廠以動輒五百萬起步的天價年薪給挖空了。
而且徐辰的SLRM框架本身已經足夠完善，在現有的硬體瓶頸下，科研領域能做的疊代不多。市場也還沒到靠這種底層理論的小優勢來提高競爭力的程度，因此有關SLRM的純科研層面進展算是比較少的。
關於這一點，徐辰覺得等到自己的數學AI真的出來以後，估計這批LPU集群就不會這麼輕鬆了，不過那是後話了。
確認了自己並沒有濫用職權後，徐辰這才心安理得地走進了專屬的控制室，準備開始自己的模型訓練。
……
走進控制室後，徐辰立刻脫下外套，進入了工作狀態。
幾百個T的純數學推導數據集，光是走內網專線掛載到超算節點的存儲矩陣上，就是一個極其耗時的龐大工程。他一邊緊盯著數據傳輸的吞吐量，一邊在終端里快速敲擊，為這批昂貴的LPU集群配置全新的運行環境。
直到外面的天色漸漸擦黑，進度條才終於走到了盡頭。
「呼……終於導完了。」
看著屏幕上顯示數據掛載100%的綠色進度條，徐辰活動了一下有些僵硬的脖頸。
接下來，就是真正見證奇蹟的時刻了。
在正式開啟訓練之前，徐辰打開了終端代碼編輯器。原先在自己電腦上跑的Demo版本，為了適應單機算力，參數量被他壓得很死。現在既然手裡握著幾百張LPU組成的超算集群，那自然要解開封印。
徐辰十指如飛，將模型中Transformer語義層的神經元節點擴充了十倍，並將SLRM邏輯引擎的推理深度閾值直接拉滿。
「參數量調整完畢，網絡拓撲初始化完成，動態記憶權重解耦機制就緒。」
徐辰深吸了一口氣，滑鼠指針懸停在那個代表著運行的「Run」按鈕上。
「去吧，賽博牛馬。讓我看看你的極限在哪裡。」
「啪。」
回車鍵按下。
機房外，數百台LPU伺服器的指示燈猶如繁星般瘋狂閃爍起來，巨大的散熱風扇發出了低沉而震撼的轟鳴聲。
訓練正式開始。
……
接下來的一周時間，徐辰每天的大部分時間都在超算中心的隔壁。他死死盯著屏幕上的Loss（損失）曲線，看著那條代表著模型誤差的線在經歷了幾次震盪後，以前所未有的平滑姿態，一路向著理論極值俯衝。
當然，這七天裡他也不是干坐著當監工。
訓練這種超前架構必然會遇到一些意想不到的問題，中途幾次出現了梯度震盪和記憶權重不平衡的小問題。好在徐辰全天候盯盤，憑藉著LV.3信息學的恐怖直覺，及時暫停、微調了幾個核函數的超參數，然後繼續跑。
每一次這樣的微調，Loss曲線都會呈現出更加漂亮的下降趨勢。
與此同時，徐辰和北大的教務處人員告知他的《數學》選修課停課一周。
這個消息一公布，那群被徐辰的高深講座折磨得死去活來的學生們，集體爆發出了一陣壓抑已久的歡呼聲：終於有一周不用去階梯教室里當被公開處刑的猴子了！
……
在經歷了幾次有驚無險的微調後，那條代表著模型誤差的Loss曲線終於以前所未有的平滑姿態，一路向著理論極值俯衝。
第七天深夜。
當Loss曲線徹底趨於平穩，不再有任何波動時，徐辰果斷按下了停止鍵。
「出爐了。」
……
激動人心的「開盲盒」時刻到了。
徐辰搓了搓手，為了直觀地看出差距，他特意在後台同時拉起了一個基於上一代「Transformer+SLRM」常規架構的對照組模型。
他從題庫里挑出了十道歷年IMO（國際數學奧林匹克）的壓軸題目，作為開胃菜，同時餵給了兩個模型。
結果，差距猶如天塹！
對照組模型在瘋狂運轉了整整一個小時後，才勉強吐出了結果。徐辰掃了一眼，慘不忍睹——部分題目勉強算出了個錯誤的結果，剩下的乾脆陷入了邏輯死循環，開始胡言亂語，總體可用率連30%都不到。這在某個意義上已經是傳統大模型的極限了——畢竟數學本身就是對這些架構的「降維打擊「，再怎麼堆參數也改變不了底層架構的先天缺陷。
而反觀他剛剛出爐的新架構——
屏幕上，作為Agent（智能體）形態運行的新一代AI，並沒有像老式大語言模型那樣急著盲目吐詞。它採用了多步推理範式：先分析問題的結構，再生成多條候選路徑，然後讓SLRM引擎對每條路徑進行極其嚴格的邏輯自洽性檢驗。這種方式雖然看起來慢，但卻能保證最終的結論絕對正確。它有條不紊地將複雜的數學問題拆解成多個子任務，先生成假設，再進入SLRM引擎進行瘋狂的邏輯自洽性驗證和自我博弈。
大約七八分鐘後，屏幕有了顯示：
【Output Generate...】