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第35章 兑换神经元网络加速技术(第3页)

系统商城的升级,如同给林风打开了一扇通往未来科技宝库的大门。

面对琳琅满目的【科技蓝图】和【特殊物品】,手握o积分的林风,陷入了甜蜜的烦恼。

是兑换“高级推荐引擎vo”

,让“智学星”

的用户体验再上一个台阶,进一步扩大市场优势?

还是兑换“基础框架”

,为未来布局图像识别领域,开辟新的战场?

或者,先来一张“大师级python体验卡”

,感受一下顶尖程序员的编码境界?

林风的目光在虚拟屏幕上逡巡,大脑在ai系统的辅助下(虽然没主动开启频,但连接效率提升后,思维本身就更敏捷了)飞权衡利弊。

最终,他的目光锁定在了一份价格不菲,但看起来并非直接应用层技术的蓝图上——

【科技蓝图】-[算法架构]神经元网络加技术(基础版)

描述:提供一套优化神经元网络训练度和效率的基础算法与架构思路,包括改进的反向传播算法、初步的分布式训练策略、以及针对当时(oo年)主流硬件的计算优化技巧。

效果:预计可将ai模型训练时间缩短o-o(视具体模型和硬件环境而定)。

所需积分:o点。

o点!

几乎花光了他目前所有的积分!

而且,这项技术本身并不能立刻为“智学星”

增加一个新功能,也不能立刻开拓一个新的应用领域。

但林风几乎没有犹豫。

“系统,兑换‘神经元网络加技术(基础版)’蓝图!”

【确认兑换?将消耗o积分。

“确认!”

【兑换成功!

积分-o。

当前积分余额:o点。

】【“神经元网络加技术(基础版)”

蓝图已放,相关知识与数据开始灌输……】

嗡——

一股庞大而精深的信息流瞬间涌入林风的脑海!

不同于以往的知识点梳理,这次是成体系的算法原理、架构设计、甚至是一些底层的硬件优化技巧!

梯度下降的优化变种、模型并行的初步思想、利用多核cpu进行数据预处理加、针对特定指令集进行的计算优化……

这些知识,对于oo年的地球科技水平来说,绝对是前且极具价值的!

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o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“神经元网络加技术”

,虽然只是基础版,但足以让未来智能在ai研的“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“加挂”

这将大大加快“智学星”

中“ai家教”

的进化度,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领域不久的技术宅来说,简直是打开了新世界的大门!

“梯度聚合?异步更新?这个并行计算的思路……太巧妙了!”

王靖扶着眼镜,激动地说道。

“没错!

还有这个针对cpu缓存的优化……我的天,还能这么搞?林哥,你……你这脑袋是怎么长的?”

陈斌更是惊为天人。

林风摆摆手:“别废话了,能不能看懂?能不能尽快应用到我们现有的训练平台上?”

“能!

绝对能!”

两人异口同声,眼中充满了狂热的技术崇拜,“给我们一周时间,保证让我们的‘家教’模型训练度起飞!”

“很好,”

林风满意地点点头,“我需要尽快看到成果。

因为……”

他顿了顿,眼中闪过一丝深邃的光芒:“我们的对手,可能很快就要来了。

我们必须跑得更快!”

有了“加挂”

,未来智能这艘战舰的引擎,将爆出更澎湃的动力!

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