第506章 数学AI的训练 五 合作夥伴（1 / 2）

「诸葛」架构的1.0版本虽然跑通了，但也暴露出了参数量偏小丶灵感直觉较弱的问题。

想要让它真正具备冲击N-S方程的实力，徐辰必须在这个底层架构的基础上，进行指数级的参数扩容，并喂入更加海量的高质量数学数据。

但到了这一步，就不是他一个人窝在机房里敲几天代码丶或者雁栖湖那几百张LPU能搞定的事了。

扩大参数规模，意味着需要重写复杂的分布式训练框架，需要协调成千上万张卡之间的通信延迟，需要解决那些在单机状态下根本不会遇到的梯度消失或者内存溢出……这些，都是庞大的工程问题！

徐辰虽然拥有信息学LV.3的理论高度，但他终究只是一个人。提出革命性的理论框架还可以，但将其变成能在数千张GPU/LPU上稳定运行的生产级系统，这已经超出了单个天才的工作范畴。

这就像是爱因斯坦和奥本海默负责在黑板上写下质能方程和临界质量的推导，但真正要把铀235提纯出来丶把内爆式装置捏合在一起，需要的是成千上万名高级工程师和实验员！在AI时代，千亿参数大模型的训练就是现代的曼哈顿计划。

他需要一支AI工程师团队来帮他完成这个新框架从理论到工程的蜕变。

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「是时候找个合作夥伴了。」

……

其实，自从他那篇NeurIPS的论文见刊后，他的邮箱里就已经塞满了全球各大顶级AI公司的猎头邮件。

这种情况徐辰并不是第一次经历了。当年SLRM框架问世时，全球顶级AI公司都在争相挖他，只是后来他决定继续专注数学研究，那些企业也就逐渐放弃了。但这次重返AI圈发表D-LTMN完整理论版的举动，无异于向整个业界发出了一个强烈的信号：这位菲尔兹奖得主正在重新聚焦AI领域。

于是，那些曾经的猎头邮件又铺天盖地地砸了过来。

只不过，这种雇佣关系的招揽，对徐辰来说效率太低了。

大公司的钱不是那么好拿的，拿了高薪，他就得背负沉重的KPI，得没日没夜地带领团队去刷那些无聊的商业基准测试，去跟竞争对手打那场永无止境的算力内卷战。而且所谓的几个亿年包，听着唬人，实际上拆开一看，大多都是纸面财富。基础现金也许只有一小部分，剩下全是期权丶限制性股票丶业绩激励和离职锁定条款。你得让产品DAU涨多少丶模型Benchmark提升多少丶商业收入达到多少，甚至还要保证几年内不能离职。

万一碰上行业寒冬或者股市暴跌，那几个亿的期权瞬间就会缩水成一堆废纸。资本家甚至还能通过什么「优先清算权」和「对赌协议」，把你套牢成一辈子的免费高阶码农。

「历史早就证明了，搞理论的在资本家面前通常占不到便宜。伟大的牛顿爵士当年跑去炒股，在南海泡沫里赔得连底裤都不剩，最后只能长叹一句『我能计算天体的运行，却算不出人类的疯狂』。」

虽然徐辰自信，任何技术层面的对赌他都能轻松完成，但时间耗不起！他现在没空去陪资本玩这场漫长的游戏。

他想到了一个更高效的方案：与其被招聘为打工人，不如以技术入股的方式进行合作。这样既能快速获得企业股份，又能保持自己的独立性。