紀弘擲地有聲的話撩撥著每一個人的心弦，整個人仿佛都年輕了十歲一樣。
“嗯。”文琛思索了好久，最終沉聲道：“我會好好的總結今天的東西，並且上報，紀弘，你的責任很重，我看好你！”
紀總、紀教授、你、紀弘……
今天一場會，文琛對紀弘的四種稱呼，紀弘最喜歡的是最後這一句。
一個年近花甲的老者，這句話的分量很重，他不是領導對下屬叮囑，也不是對合作夥伴的要求，這是一位老者對未來、對下一代的一種希冀。
紀弘鄭重的點了點頭：“長者之言，始終牢記，銘記於心。”
……
會議結束的時候，天色已經漸晚，紀弘一回到家裡，就看到程薈在那咋咋呼呼的喊著：“我老公真厲害呢！”
得，本來還想問問今天下午的+具體是什麼情況呢，這也不用問了——眼前的情景已經說明了一切。
“你看什麼呢啊在？”紀弘走過去，十分好奇的問道。
“視頻啊，你看看，如果不是這個UP主，就連我都不知道，其他企業訓練AI竟然這麼麻煩呢！”程薈一臉好奇寶寶的樣子。
“額~”紀弘愕然，這個他好像還真沒有跟程薈講過。
而自己這邊，賽博女友用的是彆家的大模型加上類思維決策過程優化，私人工作助理和插件更是直接全部使用的具有一定決策能力的類思維，還真沒有在家從頭訓練過一個普通大模型。
什麼UP主這麼牛，找機會一定要謝謝你。紀弘心道。
接過平板看了一會兒，這種想法就更加的濃鬱了——裡邊的很多場景就連紀弘都忍不住直接笑了——不過想想這也正常，以GPT的水平，鬨出什麼樣的笑話都不意外。
早些年不還被稱為人工智障呢嗎，也就GPT.之後才漸漸的好了起來。
“還有人科普【類人泛化能力】和【類思維】的區彆呢。”見紀弘看完，程薈又扒拉了幾下收藏夾，說道：“諾，就這個，不過我看的有點兒暈乎！”
“【類人泛化能力】就是在變化的任務環境中訓練模型，使模型逐步獲得組合詞彙含義的係統性推理能力。”
紀弘無語，這個科普就不如剛才那個夏飛同學，這麼講除了專業人士誰能看得懂呢，他想了想，跟程薈解釋道：“其實很好理解，首先你要知道，人的泛化能力指的是啥，其實就是聯想能力，舉一反三的能力。
“而對於機器來說，這非常困難。微軟聯合OpnAI搞的這種方式，是怎麼做的呢？這麼說吧，假如說，本來的大模型是一張網，網你見過，就跟漁網一樣，一個疙瘩通過幾個線條跟另外幾個疙瘩相連。
“跟它不相連的疙瘩，是很難去直接聯係的。人工智能模型也類似，所以模型的聯想能力是偏弱的，舉一反三很困難。
“但，我們發現，咦，這兩個東西雖然隔得很遠，但是其實是一回事兒，比如，秦始皇和嬴政。所以我們就在任何環境的變化中，都給他人為的標一起。
“類似的情形還有很多，那就人為的一個個全標上。這樣，經過長時間的訓練，模型就具備了時時把兩個相似東西聯想到一塊兒的能力。
“語言模型本身就是一張網，而這就相當於在原來的語言模型中，又織造了一個新的網，網中之網。”
這麼說著，紀弘內心也是非常佩服這幫人，人工強硬標記聯係，加上大規模的算力，竟然真的訓練出了類似於人類的【語言泛化能力】。
真要算力無限，說不定真的能搞出什麼更大的名堂呢。
不過，算力無限這事兒，想想也就罷了——就算把全世界所有的沙子都做成芯片，所有的能源都用來發電，量再大，那也是有定數的。
“那咱們的類思維呢？”程薈問道。
“類思維不是綜合模型，不單單是語言模型。”紀弘說道：“甚至，類思維更偏向於決策過程。