第506章 數學AI的訓練 五 合作夥伴
「諸葛」架構的1.0版本雖然跑通了，但也暴露出了參數量偏小、靈感直覺較弱的問題。
想要讓它真正具備衝擊N-S方程的實力，徐辰必須在這個底層架構的基礎上，進行指數級的參數擴容，並餵入更加海量的高質量數學數據。
但到了這一步，就不是他一個人窩在機房裡敲幾天代碼、或者雁棲湖那幾百張LPU能搞定的事了。
擴大參數規模，意味著需要重寫複雜的分布式訓練框架，需要協調成千上萬張卡之間的通信延遲，需要解決那些在單機狀態下根本不會遇到的梯度消失或者內存溢出……這些，都是龐大的工程問題！
徐辰雖然擁有信息學LV.3的理論高度，但他終究只是一個人。提出革命性的理論框架還可以，但將其變成能在數千張GPU/LPU上穩定運行的生產級系統，這已經超出了單個天才的工作範疇。
這就像是愛因斯坦和奧本海默負責在黑板上寫下質能方程和臨界質量的推導，但真正要把鈾235提純出來、把內爆式裝置捏合在一起，需要的是成千上萬名高級工程師和實驗員！在AI時代，千億參數大模型的訓練就是現代的曼哈頓計劃。
他需要一支AI工程師團隊來幫他完成這個新框架從理論到工程的蛻變。
「是時候找個合作夥伴了。」
……
其實，自從他那篇NeurIPS的論文見刊後，他的郵箱裡就已經塞滿了全球各大頂級AI公司的獵頭郵件。
這種情況徐辰並不是第一次經歷了。當年SLRM框架問世時，全球頂級AI公司都在爭相挖他，只是後來他決定繼續專注數學研究，那些企業也就逐漸放棄了。但這次重返AI圈發表D-LTMN完整理論版的舉動，無異於向整個業界發出了一個強烈的信號：這位菲爾茲獎得主正在重新聚焦AI領域。
於是，那些曾經的獵頭郵件又鋪天蓋地地砸了過來。
只不過，這種僱傭關係的招攬，對徐辰來說效率太低了。
大公司的錢不是那麼好拿的，拿了高薪，他就得背負沉重的KPI，得沒日沒夜地帶領團隊去刷那些無聊的商業基準測試，去跟競爭對手打那場永無止境的算力內卷戰。而且所謂的幾個億年包，聽著唬人，實際上拆開一看，大多都是紙面財富。基礎現金也許只有一小部分，剩下全是期權、限制性股票、業績激勵和離職鎖定條款。你得讓產品DAU漲多少、模型Benchmark提升多少、商業收入達到多少，甚至還要保證幾年內不能離職。
萬一碰上行業寒冬或者股市暴跌，那幾個億的期權瞬間就會縮水成一堆廢紙。資本家甚至還能通過什麼「優先清算權」和「對賭協議」，把你套牢成一輩子的免費高階碼農。
「歷史早就證明了，搞理論的在資本家面前通常占不到便宜。偉大的牛頓爵士當年跑去炒股，在南海泡沫里賠得連底褲都不剩，最後只能長嘆一句『我能計算天體的運行，卻算不出人類的瘋狂』。」
雖然徐辰自信，任何技術層面的對賭他都能輕鬆完成，但時間耗不起！他現在沒空去陪資本玩這場漫長的遊戲。
他想到了一個更高效的方案：與其被招聘為打工人，不如以技術入股的方式進行合作。這樣既能快速獲得企業股份，又能保持自己的獨立性。
而且，如果選對了合作夥伴，說不定還真能在年底前衝到那個3億資產的目標。
想到這裡，徐辰忍不住摸了摸下巴。
「打工是不可能打工的，這輩子都不可能打工。」
……
在挑選合作對象時，徐辰腦海中第一個跳出來的人選，自然是DeepSeek的梁文鋒。
兩人之前在D-LTMN青春版上就有過默契的隔空合作，梁總本人的極客作風也很對徐辰的胃口。不過，在商言商，徐辰也想藉此機會摸摸底，看看自己手裡這套「諸葛」架構在資本市場到底能拿到什麼級別的報價。如果各家條件大差不差，那首選肯定是梁總；但萬一有哪家財大氣粗的巨頭為了搶奪技術高地，開出一個讓他無法拒絕的天價估值，直接幫他秒了系統的資產任務，那自然是極好的。
於是，徐辰在郵箱裡精挑細選了幾個國內實力雄厚、且近期表現出強烈誠意的AI頭部企業，群發了一封合作意向郵件。
在郵件中，徐辰隱去了底層的核心代碼，只是簡明扼要地闡述了這是一款專門針對「複雜數學推演和嚴格符號邏輯」優化的全新AI框架，並表達了希望對方提供算力與工程團隊進行產品化落地，而他本人則以該技術全資入股的訴求。
郵件發出去後，回復來得很快，而且規格極高。
之前還只是HR高管在聯繫，這次回復的幾乎全都是各家公司的CEO或CTO本人。一封封郵件里，客氣和恭維的話說盡了，但當談到實質性的合作時，卻都變得異常謹慎。
幾家規模較小的公司很委婉地表達了拒絕，即便是那幾家頭部大廠，給出的報價也並不慷慨，甚至有些敷衍。
徐辰不禁有些奇怪。
「這玩意兒這麼不值錢麼？好歹也是我花了大半個月搗鼓出來的跨時代架構啊。」
在後續的幾輪郵件溝通中，幾乎所有高管都反覆詢問同一個問題：這個框架，除了做數學研究，還有沒有其他領域的應用場景？
徐辰想了想，可能有。但是符號主義的SLRM推理和目前大行其道的連接主義概率模型不一樣，這需要創造者非常懂這一行。徐辰能搞定數學，是因為他本就是數學界的真理掌控者，搞的都是純粹的理論研究。而其他人如果能搞懂徐辰這套高維拓撲架構，那大概率也不會在金融、醫療等其他領域有什麼特別深的造詣。
換句話說，這套框架，目前被死死鎖在了「純數學科研助手」的生態位上。
這個回答發出去後，那幾位CTO基本就默契地再也沒有了下文。
徐辰也大概也明白了是怎麼回事：這玩意兒根本沒有的商業化前景啊！
……
想要讓它真正具備衝擊N-S方程的實力，徐辰必須在這個底層架構的基礎上，進行指數級的參數擴容，並餵入更加海量的高質量數學數據。
但到了這一步，就不是他一個人窩在機房裡敲幾天代碼、或者雁棲湖那幾百張LPU能搞定的事了。
擴大參數規模，意味著需要重寫複雜的分布式訓練框架，需要協調成千上萬張卡之間的通信延遲，需要解決那些在單機狀態下根本不會遇到的梯度消失或者內存溢出……這些，都是龐大的工程問題！
徐辰雖然擁有信息學LV.3的理論高度，但他終究只是一個人。提出革命性的理論框架還可以，但將其變成能在數千張GPU/LPU上穩定運行的生產級系統，這已經超出了單個天才的工作範疇。
這就像是愛因斯坦和奧本海默負責在黑板上寫下質能方程和臨界質量的推導，但真正要把鈾235提純出來、把內爆式裝置捏合在一起，需要的是成千上萬名高級工程師和實驗員！在AI時代，千億參數大模型的訓練就是現代的曼哈頓計劃。
他需要一支AI工程師團隊來幫他完成這個新框架從理論到工程的蛻變。
「是時候找個合作夥伴了。」
……
其實，自從他那篇NeurIPS的論文見刊後，他的郵箱裡就已經塞滿了全球各大頂級AI公司的獵頭郵件。
這種情況徐辰並不是第一次經歷了。當年SLRM框架問世時，全球頂級AI公司都在爭相挖他，只是後來他決定繼續專注數學研究，那些企業也就逐漸放棄了。但這次重返AI圈發表D-LTMN完整理論版的舉動，無異於向整個業界發出了一個強烈的信號：這位菲爾茲獎得主正在重新聚焦AI領域。
於是，那些曾經的獵頭郵件又鋪天蓋地地砸了過來。
只不過，這種僱傭關係的招攬，對徐辰來說效率太低了。
大公司的錢不是那麼好拿的，拿了高薪，他就得背負沉重的KPI，得沒日沒夜地帶領團隊去刷那些無聊的商業基準測試，去跟競爭對手打那場永無止境的算力內卷戰。而且所謂的幾個億年包，聽著唬人，實際上拆開一看，大多都是紙面財富。基礎現金也許只有一小部分，剩下全是期權、限制性股票、業績激勵和離職鎖定條款。你得讓產品DAU漲多少、模型Benchmark提升多少、商業收入達到多少，甚至還要保證幾年內不能離職。
萬一碰上行業寒冬或者股市暴跌，那幾個億的期權瞬間就會縮水成一堆廢紙。資本家甚至還能通過什麼「優先清算權」和「對賭協議」，把你套牢成一輩子的免費高階碼農。
「歷史早就證明了，搞理論的在資本家面前通常占不到便宜。偉大的牛頓爵士當年跑去炒股，在南海泡沫里賠得連底褲都不剩，最後只能長嘆一句『我能計算天體的運行，卻算不出人類的瘋狂』。」
雖然徐辰自信，任何技術層面的對賭他都能輕鬆完成，但時間耗不起！他現在沒空去陪資本玩這場漫長的遊戲。
他想到了一個更高效的方案：與其被招聘為打工人，不如以技術入股的方式進行合作。這樣既能快速獲得企業股份，又能保持自己的獨立性。
而且，如果選對了合作夥伴，說不定還真能在年底前衝到那個3億資產的目標。
想到這裡，徐辰忍不住摸了摸下巴。
「打工是不可能打工的，這輩子都不可能打工。」
……
在挑選合作對象時，徐辰腦海中第一個跳出來的人選，自然是DeepSeek的梁文鋒。
兩人之前在D-LTMN青春版上就有過默契的隔空合作，梁總本人的極客作風也很對徐辰的胃口。不過，在商言商，徐辰也想藉此機會摸摸底，看看自己手裡這套「諸葛」架構在資本市場到底能拿到什麼級別的報價。如果各家條件大差不差，那首選肯定是梁總；但萬一有哪家財大氣粗的巨頭為了搶奪技術高地，開出一個讓他無法拒絕的天價估值，直接幫他秒了系統的資產任務，那自然是極好的。
於是，徐辰在郵箱裡精挑細選了幾個國內實力雄厚、且近期表現出強烈誠意的AI頭部企業，群發了一封合作意向郵件。
在郵件中，徐辰隱去了底層的核心代碼，只是簡明扼要地闡述了這是一款專門針對「複雜數學推演和嚴格符號邏輯」優化的全新AI框架，並表達了希望對方提供算力與工程團隊進行產品化落地，而他本人則以該技術全資入股的訴求。
郵件發出去後，回復來得很快，而且規格極高。
之前還只是HR高管在聯繫，這次回復的幾乎全都是各家公司的CEO或CTO本人。一封封郵件里，客氣和恭維的話說盡了，但當談到實質性的合作時，卻都變得異常謹慎。
幾家規模較小的公司很委婉地表達了拒絕，即便是那幾家頭部大廠，給出的報價也並不慷慨，甚至有些敷衍。
徐辰不禁有些奇怪。
「這玩意兒這麼不值錢麼？好歹也是我花了大半個月搗鼓出來的跨時代架構啊。」
在後續的幾輪郵件溝通中，幾乎所有高管都反覆詢問同一個問題：這個框架，除了做數學研究，還有沒有其他領域的應用場景？
徐辰想了想，可能有。但是符號主義的SLRM推理和目前大行其道的連接主義概率模型不一樣，這需要創造者非常懂這一行。徐辰能搞定數學，是因為他本就是數學界的真理掌控者，搞的都是純粹的理論研究。而其他人如果能搞懂徐辰這套高維拓撲架構，那大概率也不會在金融、醫療等其他領域有什麼特別深的造詣。
換句話說，這套框架，目前被死死鎖在了「純數學科研助手」的生態位上。
這個回答發出去後，那幾位CTO基本就默契地再也沒有了下文。
徐辰也大概也明白了是怎麼回事：這玩意兒根本沒有的商業化前景啊！
……