……
五天後。
當徐辰關掉最後一節關於“Transforr架構原始碼解析”的網課影片時，他長長地舒了一口氣。
海量的知識，從最底層的感知機，到最前沿的大語言模型，在他的腦海中，構建起了一座宏偉的知識大廈。
【叮！】
【檢測到宿主系統性地掌握了“深度學習與自然語言處理”的核心知識體系。】
【資訊學經驗值+20！】
【當前資訊學等級：LV.0 (35/100)】
看著那猛漲了一截的經驗條，徐辰並沒有太多的驚訝。
對於一個已經站在數學LV.2高度的人來說，AI的底層邏輯並不神秘。拋開工程實現的細節，現代深度學習的本質，就是在一個極高維的引數空間裡，尋找一個能夠擬合數據分佈的流形。
“現在，地基已經打好了。”
徐辰的目光，投向了系統物品欄裡那份名為《具備邏輯推理與長時記憶模組的改進型大語言模型演算法框架（LAART）》的“草稿”。
他將其提取出來，仔細研讀。
這份“草稿”並沒有直接給出成型的程式碼，它更像是一份來自未來的“技術白皮書”，指出了三個核心模組。徐辰決定，先攻克最核心的——符號邏輯推理模組（SLR。
目前的AI界，為了解決大模型的“幻覺”問題，即一本正經地胡說八道，主流做法是RLHF，也就是基於人類反饋的強化學習。但這本質上是讓人類去“教”鸚鵡說話，鸚鵡並不懂真理，它只是學會了迎合人類的口味。
徐辰翻開草稿的“邏輯推理”章節，眼神逐漸變得凝重。
草稿上寫著這樣一段話：
“不要試圖在離散的符號層面去強行嫁接邏輯規則。應當將一階謂詞邏輯的語法樹，透過某種拓撲變換，嵌入到連續的向量空間中。使得邏輯推演的過程，等價於向量空間中的幾何變換。”
“建議路徑：採用區域表示法。將每個概念視為高維空間的一個閉區域。邏輯蘊含即為幾何包含。”
“關鍵模型參考：箱嵌入……”
然而，寫到這裡，草稿就像是被撕掉了一半似的，戛然而止。
後面關於如何構建這個“Box”，如何處理梯度的反向傳播，以及最關鍵的損失函式設計，全是一片空白。
“系統，你這是斷章狗行為啊……”
徐辰忍不住吐槽了一句。
不過，這也激起了他的好勝心。既然方向已經指明瞭，剩下的路，自己走不出來嗎？
他在草稿紙上畫了一個簡單的示意圖，順著草稿的思路繼續推演。
“把邏輯關係，對映成幾何關係……Box Eeddings……”
徐辰的筆尖在紙上重重一點。
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