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三叉戟的雏形（第8页）

800亿参数，就已经展现出了涌现能力的雏形。

如果达到1000亿呢？

“继续训练。”他说，“目标是1000亿参数。”

“陆总，”小张犹豫了一下，“我们的资金……”

“还剩多少？”

“按照现在的消耗速度，还能撑四个月。”

四个月。

四个月后，如果还没有新的资金注入，训练就会中断。

“四个月够了。”陆沉舟说，“按照现在的进度，四个月内，我们一定能看到结果。”

“如果看不到呢？”

“那就再想办法。”陆沉舟的眼中燃烧着火焰，“就算把房子再买回来，就算再去借钱，我也要把这事做成。”

小张看着陆沉舟的表情，突然笑了。

“陆总，您知道吗？每次看到您这个样子，我就觉得没有什么是不可能的。”

“因为确实没有什么是不可能的。”陆沉舟也笑了，“人类之所以能走到今天，就是因为我们敢于做梦，敢于把不可能变成可能。”

“三百年前，人类以为飞行是神话。一百年前，人类以为登月是妄想。三十年前，人类以为通用人工智能是科幻。”

“但现在呢？”

“现在，我们正在亲手创造历史。”

窗外，阳光正好。

星辰科技的标志，在阳光下熠熠生辉。

那是一颗燃烧的星星，象征着人类对知识的渴望，对未知的探索，对未来的希望。

陆沉舟看着那个标志，心中涌起一股豪情。

“星火燎原。”他轻声说，“终有一天，我们会让全世界看到——”

“中国的AI，不会落后于任何人。”

【第2章·完】

本章技术注释：

1。分布式训练（DistributedTraining）：将深度学习模型的训练任务分散到多个计算节点（GPU）上执行的技术。本章提到的”数据并行”和”模型并行”是两种主要的分布式策略。

2。思维链（-of-Thought，CoT）：一种让大型语言模型展示推理过程的技术。通过让模型生成中间推理步骤，可以显著提升模型在复杂推理任务上的表现。本小说将这一2022年才被广泛研究的技术提前到2021年。

3。涌现（Emergence）：当系统的复杂性超过某个临界点时，突然展现出全新能力的神秘现象。在大型语言模型中，涌现表现为模型规模的增大突然带来质变的能力提升。

4。流动式训练（Flow-basedTraining）：本章提出的创新架构概念。通过让数据和梯度在集群中”流动”而非”同步”，可以大幅提升分布式训练的效率。

A100GPU：NVIDIA推出的数据中心级GPU，是2020年代初期训练大型AI模型的主要硬件。