【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。
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。】
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【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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