但是精確的數學推理……這是兩回事。
如果那個初中生跟你說他用的是標準框架，那要麼是你沒看清楚，要麼就是他做了某種欺騙。”
格雷格在旁邊點了點頭，他也是從技術崗上來的，對這個問題有相同的判斷：
“而且一個人寫的程式碼量能有多大？”
薩姆沒有馬上表態，他靠在椅背上，手指在桌子上輕輕敲著，看著馬斯克的臉，像是在判斷對方是不是在誇大其詞。
馬斯克被三個人輪番質疑，也不著急，靠在椅背上，把腳翹起來，慢悠悠地說：
“我親眼看到的。”
“那你問他了嗎？用的什麼框架？”伊利亞問。
“我沒問技術細節。”
馬斯克聳了聳肩，
“我當時光顧著驚訝了。再說了，就算他告訴我，我一個搞物理和商業的，也未必聽得懂。”
伊利亞沉默了手無意識地轉著一支筆。
格雷格忍不住又開口了：
“假設，我是說假設，那個初中生真的做出了你說的那種智慧體。
那隻能說明一種可能，他用的根本不是多層LST”
“那能用什麼？”薩姆問。
格雷格把目前主流的幾個框架都過了一遍。
迴圈神經網路、卷積神經網路、生成對抗網路、變分自編碼器……每一個他都能說出至少三個不適合做精確邏輯推理的理由。
他最後還是搖了搖頭，語氣裡帶著一種不想承認但又不得不承認的無奈：
“我不知道。但絕對不是我們已知的標準框架。”
一直沉默的伊利亞忽然開口了。
“如果他用的是別的框架模型呢？”
所有人都轉頭看著他。
伊利亞繼續說：“我們一直用LST處理序列資料，因為它在時間維度上的記憶能力是最好的。
我們在這個框架上修修補補好幾年，優化了一代又一代，效果是有提升，但天花板一直在那裡。”
“可是如果，如果有人從頭開始就沒走LST條路呢？如果他覺得LST本解決不了根本問題，自己重新搞了一套框架呢？”
會議室裡安靜了幾秒。
然後格雷格先開口了，語氣裡帶著一種覺得荒唐但又說不出口的猶豫：“自己搞一套框架？你是說一個初中生，自己……從頭設計了一套新的神經網路架構？”
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