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第五十六章（第1页）

又到周五，沈语熙入职永恒智能已经四天。

这些天，除了恶补人工智能相关的技术之外，她还搜罗了几乎所有市面上能找到的写作和笔记类的应用软件，进行详细分析研究。

然而，在进入实质性产品设计阶段前，她感到需要先弄清楚，为什么林浩在那次宣布“灵笔”

项目的会议上说，“灵笔”

的核心竞争力在于“不断学习、记忆用户写作的内容和语言风格”

以及“轻松应付超长上下文记忆情境”

。

据她这两天对竞品的分析来看，市场上现有的产品在人工智能辅助写作方面，确实都做不到林浩说的这两点。

沈语熙越来越习惯于在遇到疑问时直接在slack上询问优雅：“优雅，对于人工智能模型来说，学习、记忆用户写作的内容和语言风格，支持超长上下文记忆，这些很难吗？”

没过多久，优雅就发来了详尽的回复：“目前大多数人工智能模型都是基于gpt架构开发的。

这类模型不具备持续学习和记忆的能力，其‘记忆’更多是依赖于用户的输入。

当用户提出问题时，之前的对话内容会作为上下文一并输入模型，使模型能够在回应中反映出对之前内容的‘记忆’。

但由于算力的限制，上下文的长度必须有一定的约束，否则将会带来不可承受的计算压力。

因此，系统会逐渐丢弃比较早期的内容，这也就意味着模型会“遗忘”

它们。

而且，对这类模型进行个性化训练的成本极高，针对每个用户进行独立训练几乎是不切实际的。”

沈语熙进一步追问：“那‘萤火虫20’是如何突破这些限制的呢？它不是基于gpt架构的吗？”

“据我所知，‘萤火虫10’确实是gpt架构的。

但林浩并没有和我谈起过‘萤火虫20’的技术架构，我猜测他可能会基于他自己的enica技术来开发‘萤火虫20’。

如果真是如此，那么超长上下文记忆，以及个性化训练，这些对于‘萤火虫20’来说都不成问题。

enica技术源自林浩在斯坦福攻读硕士学位时读到的一篇论文，全名是“enlightenedneuraliion≈ap;prehensionarchitecture（enica）”

。

由于它只是描述了一个抽象的纯理论框架，几乎没有人认为它有实际价值。

林浩读到时却如获至宝，就此将它作为自己的研究方向，并为之努力多年。

如今已经成功将它转化为可工程化实现的技术，它可以极大地降低模型的训练和运行的硬件要求。

在极致优化的情形下，与常规的gpt架构的模型相比，它的性能可以提升十万倍的数量级。

另外，我就是林浩基于enica技术开发的第一个模型。”

优雅在解答中还顺带提到了自己的来历。

“十万倍？”

沈语熙不敢相信。

果真如此的话，林浩在立项会议上宣称的“一百倍性能提升”

，以及在新闻发布会上宣布的“五十倍性能提升”

，是多么的保守啊。

“是的，不过我需要强调这是在‘极致优化’的情形下，并不容易做到。

考虑到开发成本和实际可行性，一般来说，百倍数量级的性能提升是比较现实的。”

优雅补充说明。

沈语熙打算找沈蔚进一步了解“萤火虫20”

的技术细节。

公司的现有为数并不多的开发人员，都集中在华瑞银行项目的合规问题上。

因此，“灵笔”

项目组目前实质上，只有沈语熙和沈蔚两人。

但沈语熙发现沈蔚似乎正深陷于他的工作中，不便被打扰的样子。

于是她转头望向林浩，却发现他也正看着她，两人的目光在空中交汇。

沈语熙报之以微笑，站起身朝他走去。

“林浩，我想了解‘萤火虫20’的一些技术细节，如果你现在有空的话，可以跟我讲一讲吗？”

“当然，没问题。”

林浩边答应着边站起身，和沈语熙一起走进会议室。

两人在会议室里坐定后，林浩先开口道：“这几天的工作感受如何？”

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