黃小蘭神清氣爽地起床。
那種神清氣爽，不是睡飽了的那種——而是整個人像被知識灌滿了一樣，興奮得壓都壓不住。
昨晚在一號老師那裡待了一整晚，討論了一整晚。
2005年的硬體，能不能做人工智慧？
這個問題，她問了整整一夜。
從電晶體聊到架構，從算力聊到散熱，從理論聊到現實。
一號老師依舊是那副不緊不慢的樣子，有問必答，偶爾還會丟出幾個反問，讓她自己思考。
到最後，得出一個結論——能做。
但是很難。
受限於兩大瓶頸。
第一，算力不足。現在沒有gpu，沒有tpu加速晶片，計算全靠cpu。
一臺頂級伺服器可能只有兩到四個核心，連後世一臺普通遊戲機的千分之一算力都沒有。
第二，資料匱乏。
現在還處於網際網路早期，沒有未來的海量資料。
一個影像研究資料庫可能只有幾百張圖片，而未來一個商用模型的資料量動輒以億計。
資料的匱乏，限制了複雜模型的訓練。
但是現在有成熟廣泛應用的支援向量機，有隨機森林，有adaboost，有傳統計算機視覺……
雖然困難很大，但只要改——不是小改，是大改。
從底層架構開始，從頭設計一套適配現有硬體的演算法體系。
雖然可能出現的只是一號老師說的“精美工藝品”。
想達到目標的大模型ai則要靠海量的資源和算力堆砌。
但是她對一號老師很有信心。
因為他有成熟的程式語言。
她看著鏡子裡的自己，眼睛亮得嚇人。
然後她笑了。
有意思。
太有意思了。
——
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