同時要求每一筆損失都有去處。
MPS-Agent a則在廢土前哨站中管理任務、工具、證據、權限與失敗路徑。
三條線已經分別存在。
它們之間缺少的，是一個能夠真正運轉的接口。
淩晨零點三十一分，江臨從公開測試集中抽取一段經過人工刪減的設備啟動日誌，交給剛剛部署好的GPT-NeoX-20B。
日誌中保留了初始化失敗、供電狀態與驅動響應，刪除了最終故障結論。
模型很快給出四種可能。
供電不足。
驅動版本衝突。
輔助鏈路接觸不良。
某個並不存在於這套設備中的配置開關未開啟。
文字流暢。
結構完整。
第四項甚至給出了看起來很像真的參數名稱。
江臨在公開驅動源碼裡進行搜索。
沒有對應欄位。
模型隻是把幾個常見詞拚成了一條足夠像答案的解釋。
它能夠提出候選路徑，也能夠把候選路徑說得令人信服。
它不負責證明自己說過的話。
江臨把同一段日誌交給MPS-Agent a。
屏幕停頓片刻，返回另一份結果。
【可確認：初始化失敗發生於資源映射完成以前】
【可排除：輸入電壓越界】
【證據不足：驅動版本衝突】
【建議工具：冷啟動對照／配置空間差異比對】
沒有虛構欄位。
沒有擅自補全。
也沒有給出江臨尚未寫進規則庫的第五種可能。
MPS-Agent a守住了證據邊界，卻隻能在已經劃定的道路上前進。
江臨把兩個結果並排放在屏幕上。
左邊能夠看到許多路，卻會把懸崖畫成橋。
右邊能夠檢查每一步落腳，卻很難主動發現地圖之外的入口。
他要做的，是把兩種能力接到一起。
候選路徑由模型提出。
事實交給工具驗證。
失敗進入帳本。
權限由狀態機控製。
每一份最終結果都必須能夠回到原始證據。
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模型可以犯錯。
錯誤不能在係統裡失蹤。
如果這條路徑成立，得到的東西將超出一台隻會生成文字的模型。
它會接收任務。
選擇工具。
讀取結果。
發現路徑失敗以後退回檢查點。
重新提出候選。
直到交付一份能夠追溯的答案，或者誠實承認現有證據無法完成任務。
這件事需要算力。
一張A100 40GB，足以完成基準測試和小規模適配。
想繼續向前，仍然太少。
三十二張170HX若隻能維持當前狀態，就隻是三十二張擁有高速顯存帶寬的礦卡。
如果江臨的判斷能夠通過驗證，情況才會改變。
他把周誌華郵件中的核心問題列印出來。
在下方補了一行字。
【壓縮之後，什麼不能丟？】
他看了片刻，將紙夾在A100運輸箱的固定帶下。
淩晨一點四十三分。
四組存儲在離線校驗設備完成最後一次哈希校驗。
綠色狀態燈依次亮起。
第一組保存2022年能夠公開獲取的模型、訓練框架、工具鏈與語料。
GPT-NeoX-20B。
Gen-16B。
PyTorch與CUDA相關源碼。
公開數學、代碼與機器學習數據。
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