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第五十六章（第1頁）

又到周五，沈語熙入職永恒智能已經四天。這些天，除了惡補人工智能相關的技術之外，她還搜羅了幾乎所有市面上能找到的寫作和筆記類的應用軟件，進行詳細分析研究。

然而，在進入實質性産品設計階段前，她感到需要先弄清楚，為什麼林浩在那次宣布“靈筆”項目的會議上說，“靈筆”的核心競争力在于“不斷學習、記憶用戶寫作的内容和語言風格”以及“輕松應付超長上下文記憶情境”。據她這兩天對競品的分析來看，市場上現有的産品在人工智能輔助寫作方面，确實都做不到林浩說的這兩點。

沈語熙越來越習慣于在遇到疑問時直接在slack上詢問優雅：“優雅，對于人工智能模型來說，學習、記憶用戶寫作的内容和語言風格，支持超長上下文記憶，這些很難嗎？”

沒過多久，優雅就發來了詳盡的回複：“目前大多數人工智能模型都是基于gpt架構開發的。這類模型不具備持續學習和記憶的能力，其‘記憶’更多是依賴于用戶的輸入。當用戶提出問題時，之前的對話内容會作為上下文一并輸入模型，使模型能夠在回應中反映出對之前内容的‘記憶’。但由于算力的限制，上下文的長度必須有一定的約束，否則将會帶來不可承受的計算壓力。因此，系統會逐漸丢棄比較早期的内容，這也就意味着模型會“遺忘”它們。而且，對這類模型進行個性化訓練的成本極高，針對每個用戶進行獨立訓練幾乎是不切實際的。”

沈語熙進一步追問：“那‘螢火蟲20’是如何突破這些限制的呢？它不是基于gpt架構的嗎？”

“據我所知，‘螢火蟲10’确實是gpt架構的。但林浩并沒有和我談起過‘螢火蟲20’的技術架構，我猜測他可能會基于他自己的enica技術來開發‘螢火蟲20’。如果真是如此，那麼超長上下文記憶，以及個性化訓練，這些對于‘螢火蟲20’來說都不成問題。enica技術源自林浩在斯坦福攻讀碩士學位時讀到的一篇論文，全名是“enlightenedneuraliion≈ap;prehensionarchitecture（enica）”。由于它隻是描述了一個抽象的純理論框架，幾乎沒有人認為它有實際價值。林浩讀到時卻如獲至寶，就此将它作為自己的研究方向，并為之努力多年。如今已經成功将它轉化為可工程化實現的技術，它可以極大地降低模型的訓練和運行的硬件要求。在極緻優化的情形下，與常規的gpt架構的模型相比，它的性能可以提升十萬倍的數量級。另外，我就是林浩基于enica技術開發的第一個模型。”優雅在解答中還順帶提到了自己的來曆。

“十萬倍？”沈語熙不敢相信。果真如此的話，林浩在立項會議上宣稱的“一百倍性能提升”，以及在新聞發布會上宣布的“五十倍性能提升”，是多麼的保守啊。

“是的，不過我需要強調這是在‘極緻優化’的情形下，并不容易做到。考慮到開發成本和實際可行性，一般來說，百倍數量級的性能提升是比較現實的。”優雅補充說明。

沈語熙打算找沈蔚進一步了解“螢火蟲20”的技術細節。

公司的現有為數并不多的開發人員，都集中在華瑞銀行項目的合規問題上。因此，“靈筆”項目組目前實質上，隻有沈語熙和沈蔚兩人。

但沈語熙發現沈蔚似乎正深陷于他的工作中，不便被打擾的樣子。于是她轉頭望向林浩，卻發現他也正看着她，兩人的目光在空中交彙。沈語熙報之以微笑，站起身朝他走去。

“林浩，我想了解‘螢火蟲20’的一些技術細節，如果你現在有空的話，可以跟我講一講嗎？”

“當然，沒問題。”林浩邊答應着邊站起身，和沈語熙一起走進會議室。

兩人在會議室裡坐定後，林浩先開口道：“這幾天的工作感受如何？”

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