第35章 兑换“神经元网络加速”技术!(2/3)

加速、针对特定指令集进行的计算优化……

    这些知识,对于2008年的地球科技水平来说,绝对是超前且极具价值的!

    林风本身就有深厚的编程功底,此刻在系统灌输和自身理解的双重作用下,很快就消化吸收了这份蓝图的核心内容。

    他眼中精光大盛!

    太值了!这450积分花得太值了!

    表面上看,这项技术没有立刻带来新产品或新功能。但林风深知,对于一家以ai为核心竞争力的公司来说,什么最重要?

    是迭代速度!

    ai模型的训练,往往需要消耗大量的计算资源和时间。训练速度越快,意味着可以更快地验证新的算法思路,更快地优化现有模型,更快地响应市场需求,更快地将新的ai功能推向用户!

    这“神经元网络加速技术”,虽然只是基础版,但足以让未来智能在ai研发的“军备竞赛”中,抢占先机!能够将训练时间缩短三到五成,这在ai领域,简直就是开了“加速挂”!

    这将大大加快“智学星”中“ai家教”的进化速度,让它的对话更流畅、解题更智能、批改更精准!

    更重要的是,这也为林风未来训练更复杂、更强大的ai模型(比如他心心念念的图像识别n模型、甚至未来可能涉及的自然语言大模型)奠定了基础!没有高效的训练手段,再好的算法蓝图也只是空中楼阁!

    “这才是真正的核心科技啊……”林风喃喃自语,心中充满了力量感。

    他立刻将陈斌和王靖叫到自己的办公室。

    “林哥,什么事?”

    林风将一份由他根据蓝图内容,并结合公司现有技术栈,“伪装”成的“关于提升ai模型训练效率的几点构想”的技术文档扔给他们。

    “你们看看这个。我最近研究了一下,觉得我们目前的模型训练方式还有很大的优化空间。按照这个思路,调整一下我们的训练框架和算法,应该能把速度提上来不少。”

    陈斌和王靖接过文档,仔细一看,顿时被里面的内容吸引住了!

    虽然林风隐去了最核心的理论来源,但里面提出的诸多优化技巧和架构思路,对于他们这些刚接触ai领域不久的技术宅
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