話講到這裡，陳學兵前世炒a學的那點概念，其實已經用差不多了。
不過兩位科技部門的領導還提出了一些技術性的疑惑，希望陳學兵能詳細解釋一下原理。
陳學兵也不是搞技術的，隻能跟盧韋冰耳語了一陣，把講解者的位置讓給了盧韋冰。
盧韋冰雖然也不精通技術，但好歹是清華化學係的，專業上比陳學兵理解更深一些，跟大家講了講大數據技術的前沿發展，以及nn和ltm。
“nn（循環神經網絡）是美國1982年提出的神經網絡雛形，過去26年經過了多次專業論文的修正，有一套理論體係。
“這套體係，就是當今世界人工智能建模這條線上最成形的一套理論，它可以通過記憶單元儲存曆史序列信息，類似人閱讀的時候結合上下文理解內容的邏輯，然後通過一個字一個字的排隊，輸出一句它認為最有邏輯的句子。
“ltm（長短期記憶網絡）則是對nn的一套技術補充，解決了原始nn處理長句子時，前麵的信息會忘掉的問題。”
陳學兵和領導們一起聽著盧韋冰解說，陷入了自己的沉思。
點最近的研究投入已經開始傾向於v那邊了。
這套體係的研發，是他定下來的，因為nn和他理解的穀歌提出的a核心體係tanf的輸出概念很相似，都是一個從序列到序列、端到端的完整黑箱模型，具備很強的可訓練性，模型可解釋性也較好，便於大家理解，全世界的技術員也都可以用，可以深入研究。
他從v事業群成立以後就一直在找這樣的理論，經過與一套vm體係對比以後，他決定讓v對nn投入研究，並且給它找了一個對口的研發方向——智能語音助手。
點的智能語音助手，可以一上來就是網絡智能化的，可以接點的雲端，而不是那種模板化回複。
回複的等待時間可以更長一點，但能回答的問題更全麵，讓人有探究欲。
他把這個課題丟給v研究已經幾個月了，直到最近，一些不同的聲音傳出來：許多人認為nn這種處理模式不夠高效，一個字一個字的輸出，第100個字必須等前99個算完才能開始，大多p算力會陷入空等，即使再自動化，也完全跟不上p未來的發展。要做語音轉文字，文字轉語音的輸出，應該結合當下一套比較成熟、也比較簡單的vm進行研究。
陳學兵聽到這種聲音，內心其實是狂喜的，因為v終於找到核心問題了。
以後的tanf必然是一套比nn高效多的機製，否則容納不下後世這麼多p算力。
但他也不知道tanf具體是什麼原理，怎麼才能讓v往這個方向研究。
乾等也不行，這套機製是穀歌2017-2018年才提出來的，他可等不了。
隻能啟發點去搞自己的“tanf”。
既然問題找到了，他當即把“更高效的智能機製”列為了v事業群的一號研究方案，把升級nn作為主要方向。
——至於vm，是比較成熟，僅靠少數關鍵樣本決策，幾百幾千條數據、普通p就能跑出好結果，但上限太低了，v要臨時用一用可以，但不必深挖下去。
他最終要的，不止是智能對話語音，而是一套天花板更高、能理解世界的決策係統。
如果沒有這套係統出現，點的大模型訓練就沒必要開始，純屬浪費投入，乾十年下去可能還不如人家乾一年的。
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可以說，點的a之路現在已經開始了，不是做模型，而是找機製。
這件事，他還有9年的時間來超越穀歌。
：
如果自己搞不出好的，就隻能等tanf了。
......
參觀結束時，點在領導們眼中變更神秘了一些。
盧韋冰還是有些功底的，這輪即興講解持續了二十分鐘，也算深入淺出，讓不少領導都聽懂了。
不過他對商業機密更敏感，全程隻講了技術的世界發展情況，對點研究到哪一步絕口不提。
大家心裡都有數，今天要不是大領導到場，他們絕對聽不到這些東西，搞不好，連樓下的平板都看不到。
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