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第385章 这不是改进,是革命

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  “知道你很忙,但为了院里这些优秀研究生,只能厚着脸开口。”

  2月7日,周五。

  下午两点。

  燕京大学信院主楼前,许崇兴领着几位院里的教授主动上前,热情与徐铭握手的同时,脸上堆着高兴的笑容半开句玩笑。

  徐铭听着许崇兴的话,目光向对方看去。

  相比他刚入学时,这些年过去,许崇兴外貌最明显的变化,就是日益增多的白发,和冒出来的皱纹。

  不过眼神依旧还是老样子。

  欣赏。

  自豪。

  “我本来也是从咱们信院出去的,能有机会给学弟学妹们讲座,肯定要抽时间过来,老师您这话言重了。”

  徐铭在许崇兴面前,并没有什么架子,相反和面对张鲁平时一样。

  大方称呼其一句老师。

  果然下一秒,便见许崇兴笑容更盛。

  轻拍了下徐铭的肩膀道:“知道你的意思,咱们先上去吧。”

  “好的。”徐铭点点头,边走边随口念叨了句,“今天的事等让张院知道,肯定免不了还要跑去数院一趟。”

  “谁让你是咱们学校的骄傲,还给数学又指导出位世界数学难题证明者,我可听说小许,已经锁定明年的菲尔兹数学奖。”许崇兴接过话茬平淡回应,但语气里怎么听都仿佛夹杂着些许酸意。

  就差明确表示,信息学科领域,也想要这样一位能拿大奖的新人。

  徐铭则装作没听懂,笑了笑附和过去。

  给信院的学弟学妹们讲座,花费不了他多少时间。

  但要指导出一个,信息学科专家,却不是一件容易的事情。

  毕竟真正的天才数量很少。

  在许崇兴的带领下,不多时几人来到楼上,走进信院的大会报告厅。

  几乎是他身影刚出现的瞬间,场内顿时响起一阵激动的惊呼声。

  “是徐院士。”

  “徐院士来了,咱们院长厉害啊!”

  “我还是第一次看到真人,徐院感觉比电视上还要显年轻。”

  “这乌黑茂密的头发好让人羡慕。”

  “可是好久没在屏幕上看到徐院士了,要不是今天这个机会,等到时候一毕业就更难有机会同台了。”

  “听说徐铭最开始,就是被院长挖来咱们信院的。”

  ……

  徐铭扭头把视线扫过去,只见座位上,都是一张张包含青春气息的面庞。

  脸上都挂着兴奋和欣喜。

  让他不由得,怀念起自己刚入学时的样子。

  正当他念头停留在这里时,耳旁再次传来院长许崇兴的声音。

  “这些大多是今年要毕业的优秀研究生,他们知道是你要讲座,有不少昨天晚上都激动的睡不着觉。”

  “要是有需要他们出力的地方,尽管开口就是。”

  闻言徐铭也是哭笑不得,心想老师你讲的话还能更直接些吗。

  不过能为学生毕业后的工作考虑,确实还是他熟悉的那个负责人的好教授。

  于是他点了点头说:“我会留意的。”

  紧接着。

  许崇兴和另外几位教授,走到第一排的位置坐下。

  把舞台留给徐铭。

  既然答应了许崇兴,要出席这场讲座,他自然会提前做好准备。

  “大家下午好。”

  ……

  用简短的话语,同现场众人讲完开场白后,随即正式开始今天的讲座。

  而这时大屏幕上,也显示出讲座主题。

  《从大模型到通用智能》

  接着场内再次引起一阵短暂骚乱后,大家的神情也都认真起来。

  对今天的主题,展现去非常浓厚的兴趣。

  和以往,参加的其他讲座不同,在此之前他们并不知道徐铭要讲什么。

  看到竟是当下海内外都热度很高的AI模型,很想知道能从徐院这里获得什么收获。

  徐铭选择大模型作为讲座主题,自然也是经过了深思熟虑。

  除刚完成全面升级的广寒月球模型外,当前海内外各大公司,都开始在AI大模型上面砸钱训练,已经上线的GPT系列和谷歌的Gemini,在市场上快速斩获了大量的活跃用户。

  国内的产品虽起步稍晚,但近两年快速追赶下差距越来越小。

  但这些模型,都未突破经典算力天花板。

  和‘广寒’月球模型没有可比性。

  毕竟广寒可是采用了新架构,以及全新的量子计算新范式,这是传统经典计算机无论如何,都无法弥补跨越的质的鸿沟。

  另外在确定这个讲座主题时,他心里面还冒出了个其它想法。

  打算借助量子计算机,去训练一个智能模型。

  看看会达到何种效果。

  反正以祖冲之三号的效率,从开始到完成最多也就几天时间。

  还能顺便帮广寒模型提前测试下。

  况且他的信息学科,仅差一点经验值,就能提升到5级学科。

  确实需要主动去做这些事。

  当然要等今天的这场讲座正式结束之后,才能去具体执行。

  他没过多关注,现场大家的神情变化,随着时间缓缓流逝,整个人的注意力全部专注在讲座内容上。

  首先他调出目前市面上,主流的一些AI模型所侧重的内容点,以及处于的算力水平,并着重提到所有模型相同的底层架构。

  “这些模型中,有的理解能力优秀,但在复杂逻辑推理上还有差距。”

  “有些多模态做得不错,可惜泛化能力不足。”

  “基本不论海外还是国内,所有现有大模型,都走到了一个瓶颈期。”

  讲到这里他略作停顿,留给大家足够的思考时间后才又接着往下讲。

  “当然这不是因为开发者不够努力,而是我们用来训练它们的计算机,还是诺依曼架构的经典计算。”

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