第243章 這個年紀怎麼睡得著呢？
雖然家裡面沒在通知裡說明具體原因，但召回的數學家研究方向部分趨同，還專門給陸明遠打了電話，其實已經很能說明問題。
這不難猜！
喬源研究的那幾個專案兩人都爛熟於心。
雖然喬源自覺拉了坨大的。
但在導師們眼裡，能夠引發國內這麼大動靜，必然是又出了什麼了不起的成果。
實際也的確如此。
即便喬源是玩票性質，但自從喬源立項開始，許多人都對這個人工智慧抱有極大的興趣。
雖然早在十年前，阿法狗橫空出世的時候，就已經迎來了人工智慧技術的熱潮。
國外的超級科技公司，谷歌。微軟。亞馬遜等等——也早已經深度佈局這個賽道。
到如今人工智慧也早已經發展得如火如茶。各種大語言模型，視覺生成模型，乃至於能做藝術創作的音樂生成模型，早已經走入了成千上萬人的個人裝置，成為許多創作者的輔助工具。
但極為反直覺的是，這些都是工程學上的成功。
到目前為止，這個世界還沒有真正能指導人工智慧發展的底層數學框架。
簡單來說就是這個賽道沒有理論指導，所有的大模型有一個算一個，都是在瞎摸索。
歷史上這種情況很多。
當年蒸汽機發明的時候，其實也只是工程學的成功。
當時的影響跟應用範圍其實很有限。
直到熱力學定律出現，才真正開啟了工業革命。
現在人工智慧也是一樣。沒有AI第一性原理，所謂機器的深度學習就好像黑箱。
基於實驗室的成功，大都是靠經驗去試錯。
看起來現在的人工智慧已經很先進了，但遇到發展瓶頸就很容易抓瞎。
比如人工智慧的記憶力問題。
哪怕只是微調新知識，也會導致覆蓋了舊知識，長文件處理失真是普遍性問題。
一旦訓練之後，就無法動態更新。長文件處理失真是家常便飯。
沒有內生記憶機制的理論路線，導致隔一段時間，提同樣的問題可能給出截然不同的回答。
所謂的機器記憶無非是一個個向量資料庫，而不是AI本身的內生能力。
沒有理論指導最大的問題還在於為了解決某個問題做了改動，往往會導致出現一堆的新問題。
不止是語言大模型，影片。音樂類的模型其實也一樣。
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