第504章 数学AI的训练 三（2 / 2）
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训练正式开始。
……
接下来的一周时间，徐辰每天的大部分时间都在超算中心的隔壁。他死死盯著屏幕上的loss（损失）曲线，看著那条代表著模型误差的线在经歷了几次震盪后，以前所未有的平滑姿態，一路向著理论极值俯衝。
当然，这七天里他也不是干坐著当监工。
训练这种超前架构必然会遇到一些意想不到的问题，中途几次出现了梯度震盪和记忆权重不平衡的小问题。好在徐辰全天候盯盘，凭藉著lv.3信息学的恐怖直觉，及时暂停、微调了几个核函数的超参数，然后继续跑。
每一次这样的微调，loss曲线都会呈现出更加漂亮的下降趋势。
与此同时，徐辰和北大的教务处人员告知他的《数学》选修课停课一周。
这个消息一公布，那群被徐辰的高深讲座折磨得死去活来的学生们，集体爆发出了一阵压抑已久的欢呼声：终於有一周不用去阶梯教室里当被公开处刑的猴子了！
……
在经歷了几次有惊无险的微调后，那条代表著模型误差的loss曲线终於以前所未有的平滑姿態，一路向著理论极值俯衝。
第七天深夜。
当loss曲线彻底趋於平稳，不再有任何波动时，徐辰果断按下了停止键。
“出炉了。”
……
激动人心的“开盲盒”时刻到了。
徐辰搓了搓手，为了直观地看出差距，他特意在后台同时拉起了一个基於上一代“transforr+slr”常规架构的对照组模型。
他从题库里挑出了十道歷年io（国际数学奥林匹克）的压轴题目，作为开胃菜，同时餵给了两个模型。
结果，差距犹如天堑！
对照组模型在疯狂运转了整整一个小时后，才勉强吐出了结果。徐辰扫了一眼，惨不忍睹——部分题目勉强算出了个错误的结果，剩下的乾脆陷入了逻辑死循环，开始胡言乱语，总体可用率连30%都不到。这在某个意义上已经是传统大模型的极限了——毕竟数学本身就是对这些架构的“降维打击“，再怎么堆参数也改变不了底层架构的先天缺陷。
而反观他刚刚出炉的新架构——
屏幕上，作为agent（智能体）形態运行的新一代ai，並没有像老式大语言模型那样急著盲目吐词。它採用了多步推理范式：先分析问题的结构，再生成多条候选路径，然后让slr引擎对每条路径进行极其严格的逻辑自洽性检验。这种方式虽然看起来慢，但却能保证最终的结论绝对正確。它有条不紊地將复杂的数学问题拆解成多个子任务，先生成假设，再进入slr引擎进行疯狂的逻辑自洽性验证和自我博弈。
大约七八分钟后，屏幕有了显示：
【outputgee...】
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