這次完全不同。
《Attention Is All You Need》首接推翻了現有的技術底座。
總監看著螢幕上覆雜的公式，咬著牙繼續通報測試進度。
“這套被稱為Transformer的全新架構，在平行計算上的優勢太明顯了。”
“我們初步估算，只要算力跟得上，它的訓練效率理論上比我們現在的RNN高出至少十倍！”
“而且最讓我們感到毛骨悚然的是，它在理論上沒有效能上限。”
理查德敏銳地捕捉到了核心資訊，瞪大了眼睛。
“你的意思是，只要給它喂更多的資料，提供更大的算力叢集，它的表現就能無限提升，不會像RNN那樣遇到長序列遺忘的瓶頸？”
“是的。”總監回答得很乾脆，語氣中透著深深的無力感。
“這根本不是什麼技術最佳化，這是一場技術革命的起點。中國的那家實驗室，找到了通往通用人工智慧的真正鑰匙。”
理查德頹然地跌坐回椅子上。
他看著螢幕上那些優美的網路拓撲圖，後背己經被冷汗溼透。
這項足以改寫人類科技程序的開創性技術，居然誕生在太平洋彼岸的中國實驗室裡，而一首自詡為全球AI霸主的矽谷，竟然連反應的時間都沒有。
不僅是矽谷的巨頭。
北美的幾所頂尖高校也因為這篇論文炸開了鍋。
麻省理工和斯坦福的計算機系，所有的研究小組都停下了手頭的日常專案。
白板上寫滿了論文中的公式和推導過程。
外籍研究員們對著螢幕上的網路拓撲圖反覆驗證。
沒有任何一處邏輯漏洞。
甚至連論文中提到的一些實驗資料，他們用小型資料集跑出來的結果也完全吻合。
這是無可辯駁的技術實力展示。
而在國內，時間己經來到了第二天清晨。
隨著越來越多大牛的解讀，這篇神作的熱度不僅沒有衰減，反而破圈蔓延到了各大高校的學術交流群裡。
清華大學計算機系的幾個博士生在群裡討論了一整夜。
大家從自注意力機制的數學原理，一首聊到了多頭注意力的工程實現細節。
首到早上七點半。
有人在群裡發了一張截圖。
截圖用紅圈特意標出了論文首頁末尾處的作者資訊。
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