【第1037章 全球AI因天問改道】
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《Attention Is All You Need》。
這篇全英文的預印本學術論文，在深夜十一點被上傳到了arXiv平台。
沒有新聞發布會，也沒有官方賬號的預熱宣傳。
最先發現這篇論文的，是幾個長期盯著九天實驗室動態的自媒體賬號。
他們把論文的標題和摘要截圖，直接發到了引力社區和回音平台上。
配文非常簡短。
【九天實驗室放出了天問大模型的底層架構論文。】
消息剛一發出去，底下的評論區就湧入了大批等待吃瓜的網友。
白天關於天問大模型造假的陰謀論滿天飛，大家都等著看回響科技怎麼應對。
麵對滿屏的英文字母和複雜的數學公式，普通網友完全摸不著頭腦。
【有沒有課代表來總結一下，這東西到底講了什麼？】
【全是大寫字母和看不懂的網絡拓撲圖，這該不會是隨便發一篇水文來糊弄人的吧。】
【散了吧，估計是臨時拚湊的材料，想敷衍白天的造假指控。】
【連個中文翻譯都沒有，這是心虛了吧。】
質疑的聲音還在繼續增加。
十幾分鐘後，引力社區的一位認證大V發文了。
他的認證頭銜是“前百度深度學習實驗室高級算法研究員”。
這位大V沒有配圖，而是直接發了一篇將近四千字的純文本長文。
文章的開頭隻有乾巴巴的一句話。
“別吵了，回響科技這次直接把AI界的桌子給掀了。”
這句話立刻吸引了數以十萬計的流量。
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大V在文章裡使用了非常通俗的語言，對這篇論文的核心內容進行了拆解。
他解釋了傳統自然語言處理的痛點。
過去的算法依靠循環神經網絡，處理文本必須按照詞彙的先後順序一個一個讀取。
這種處理方式不僅計算速度慢，而且句子一旦過長，模型就會忘掉前麵的設定。
這導致長文本生成經常出現前言不搭後語的問題。
大V在文章中加粗了一段文字。
“但這篇論文提出了一種全新的Transformer架構，他們直接拋棄了傳統的循環和卷積網絡。”
“他們提出了一種自注意力機製。”
“這種機製允許模型在處理一個詞時，同時計算句子中所有其他詞與它的關聯度。”
“簡單來說，它能在一眼之間看清整個句子的全局邏輯。”
“這解釋了白天在展示現場，天問為什麼能精準執行長達幾百字、帶有多重嵌套條件的複雜指令。”
文章發布後，相關的從業人士紛紛下場。
引力社區的熱榜排名開始發生劇烈變化。
不少國內一線互聯網大廠的算法工程師在評論區留言。
【我剛才照著論文裡的公式手推了一遍，邏輯完全閉環，沒有技術死角。】
【難怪生成速度那麼快，這種架構天然支持矩陣運算，算力利用率是傳統架構的好幾倍。】
【作為同行，我必須承認，這是一篇能夠改寫教科書的開創性論文。】
【白天那些造謠後台有人工回複的博主呢？出來走兩步？】
【這東西如果真能大規模跑通，現有的自然語言處理技術全得推倒重來。】
輿論的風向徹底逆轉。
那些質疑造假的營銷號集體陷入了沉默，許多賬號開始連夜刪除之前的黑稿。
如果說國內的互聯網圈子隻是感到震驚，那海外的AI學術界感受到的就是恐慌。
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