址是：https:‖｜cla*****king。有兴趣的可以下载下来一起试试，共同探讨。”
“我试了，根本不行啊，这效率，还不如直接从0搭建GPT呢！”
“你废话，专利文件肯定不可能给你披露细节的，这需要你一点点一点点的慢慢去试去调整，才能达到最佳。”
“能达到吗？我怎么觉得这就是个坑呢？我用数学模型做了一下评估，所有条件都考虑进去，看多少参数的小模型替代神经网络节点，结果是多少你们知道吗？答案是1。”
专业的IT社区都是业内人士，尤其是今天，CSDNBlog人工智能分区更是一群AI领域大佬的聚集地。
答案是1代表什么意思，他们再明白不过了——那就是现有神经网络模型的效率就是最高的，任何改变都只会影响效率，而不会提高效率。
“把你的计算过程贴出来，我们一起看看……”
“好！”这个人名为孙博，毕业于信息科技大学本科，国科大硕士、博士，现为科学院自动化所人工智能基础前沿理论研究室研究员。
……
纪弘也在窥屏，他是CSDN的老用户了，也经常会在里面发一些东西，今天从河州大学回来以后，也是照例进来看了看。
正好就看到这群人在讨论类思维模型的事儿，也就一直在盯着。
当孙博把所有的计算过程贴出来的时候，他也是第一时间就下载了下来。
计算过程极为复杂，涉及到微分、积分、线性代数、离散数学、最优化理论、信息论等一大堆学科的交叉。
如果不是最近能力一直在+0.1+0.1的不断在提升着，这么复杂的东西他都有可能看不懂。
“这人不简单呐！”好久之后，纪弘才感叹着，不知道是哪位大佬，有没有机会挖过来？
这么想着，纪弘挑了一些纯理论且不涉及机密的东西给他私信了过去：“我看博主水平非常高，对这个方向有兴趣吗？有机会可以聊聊。”
发过去之后，纪弘就没再管他，又在窥屏了。
还别说，专业的论坛不太经常冒泡的还真有几个大牛，今天趁着这个“团圆夜”全都出来了，纪弘就看到好几个。
“看样子确实是的，这个理论行不太通啊！”一位名为“人工智能杂谈”的博主说话了：
“这样我就放心了，我还以为卷耳智能科技是傻的，这么机密的东西都敢往外放。原来是假的，那就对了！”
“也不尽然是假的，小模型肯定不行，但是如果能解决一个最优化理论的问题，用一个新的东西代替这位微模型，那……”
孙博对前沿理论的研究很深，总觉得类思维模型有点儿意思，而且跟自己思考的一个最优化理论问题有所牵连，说不定这就是他那个问题得到了解决的成功过。
不