“這個大會，規格很高啊。”
“哈哈，因為有錢人多嘛。”
他說完這句話，李東則是上下打量了下他那套價格不菲的西裝
唐傑先是一怔，隨即哈哈大笑，擺著手往大門裡走。
“學校發的工資，學校發的工資。”
……
進了會場，李東才算真正見識了什麼叫頂會，ICM和這一比起來，確實顯得有些小氣了。
將近一萬人的註冊規模，幾層樓的會場早就被人群塞滿了。
而且海報廳都有記者在，因為有資本圈的大佬也在逛著這些展區。
而企業展區，各家的展臺一個賽一個的氣派大螢幕上滾著SOTA（當前最佳效能）級別的Demo，穿文化衫的員工見人就遞宣傳冊。
李東跟著水木的隊伍聽了一上午的報告。
不得不說，有幾場是真讓他開了眼界。
頭一場主旨報告，是GPT那邊的一位研究負責人講的他們這兩年悄悄押下重注的一條新路。
過去幾年，圈子裡卷的都是Pre-training（預訓練）的規模。
而他們換了打法，把算力槓桿翹到了Inference（推理）端。
簡單的說就是給模型引入System 2的慢思考機制，讓它在吐出答案前先在隱空間裡窮舉推理樹。
這樣一步一步生成思維鏈（CoT），走入死衚衕就觸發回溯機制，直到把邏輯閉環徹底打通再輸出結果。
而這種深層推理的泛化能力，根本沒法靠人力標註去微調，完全是靠RL（強化學習）結合自博弈硬生生刷出來的。
專門挑選數學證明和程式碼生成這類具備明確客觀真值（Ground Truth）的任務，模型推導對了就給高維獎勵訊號，錯了就切斷反向傳播。
成千上萬輪的PPO策略迭代下來，模型自己就湧現出了極為恐怖的試錯與糾偏本能。
臺上直接甩出了一張Test-Time Compute（測試時算力）的對數曲線。
同一套基座權重，只要允許模型在推理階段多消耗十倍的Token進行內部演算，Hard級別任務的準確率直接順著曲線呈現指數級爬升。
報告還沒講完臺下已經是一片低低的議論聲。
李東坐在水木的隊伍中間，心裡微微一動。
數學，恰恰就是這世上提供最優驗證獎勵反饋的終極資料集。
第二場的Oral是來自普林斯頓和卡內基梅隆的一支聯合團隊，講的是一種顛覆性的非Transformer底層架構。
他們拿狀態空間模型做線性遞迴，時間複雜度從平方砍到線性，百萬Token一口氣吞下去，視訊記憶體都不怎麼漲。
臺下搞理論的當場就槓上了，兩邊誰也說服不了誰。
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