都大学了，小学系统才来？ 第183节

　　两人又聊了几句，白迁便起身告辞了。

　　陈林将他送到门口，看着他离开的背影，嘴角勾起一丝满意的笑意。

　　这个白迁，是个货真价实的技术大牛。

　　如果能把他招进来，对项目的推进，会有巨大的帮助。

　　......

　　......

　　第二天，周二下午。

　　演海公司的会客区，再次来了客人。

　　陈林依旧坐在沙发上，对面，是一个看起来三十岁出头、戴着金丝眼镜、穿着一身剪裁得体的休闲西装的男人。

　　他就是潘思，彭总推荐的海归大佬。

　　和白迁那种典型的宅男气质完全不同，潘思身上，散发着一种成熟、自信、游刃有余的职场精英气息。

　　见面的时候，潘思主动伸出手，脸上带着得体的笑容:

　　“陈总，久仰大名!终于见到真人了!“

　　陈林也笑着和他握了握手:“潘博士客气了，我才应该说久仰大名。“

　　“在狗狗工作过的AI专家，可不多见。“

　　潘思笑了笑，摆了摆手:“过奖了，我在狗狗也就是个普通员工，没什么值得夸的。“

　　两人落座后，云清端着茶走了过来。

　　不过这一次，潘思接过茶杯的时候，表现得非常自然，还礼貌地对云清说了声“谢谢“。

　　云清笑着点了点头，转身离开。

　　陈林端起茶杯，抿了一口，率先开口道:

　　“潘博士，咱们也不绕弯子了，直接聊正事吧。“

　　“彭总那边，应该已经把我这边的情况，大致跟你说过了吧?“

　　潘思点了点头:“嗯，彭总跟我提过。陈总您这边是打算自己开发一个全新的AI大模型，对吧?“

　　“没错。“陈林点头，“而且，我希望这个模型，能够在各方面都超越目前市面上的主流大模型。“

　　潘思闻言，笑了笑，语气里带着几分调侃:

　　“陈总，您这个目标，可不小啊。“

　　“要知道，现在全世界做AI大模型的公司，没有一千也有八百。“

　　“想要做到'全面超越'，难度可不是一般的大。“

　　陈林也笑了:“我知道难度大，但我相信，只要方向对了，资金和人才到位了，就一定能做出来。“

　　潘思微微点头，没有反驳。

　　他沉吟了片刻，缓缓开口道:

　　“陈总，我能问一下，您对于模型的技术路线，有什么具体的想法吗?“

　　陈林坦然地摇了摇头:“说实话，我对AI这块还不够专业。所以，我希望能听听你的意见。“

　　潘思听到这话，眼睛微微一亮。

　　“那我就直说了。“

　　他推了推眼镜，语气变得认真起来。

　　“我在狗狗工作的这几年，参与过好几个大模型的训练项目。“

　　“根据我的经验，我认为，目前业界主流的模型架构，比如Transformer、MoE这些，其实已经够用了。“

　　“它们在理论上，都已经被证明是有效的。“

　　“真正决定一个模型效果好坏的，不是架构本身，而是两个东西——“

　　潘思伸出两根手指。

　　“第一，数据质量。“

　　“第二，对齐。“

　　陈林听到这话，微微挑了挑眉。

　　“能详细说说吗?“

　　“当然。“潘思点了点头，接着解释道:

　　“数据质量，指的是你用来训练模型的数据，到底有多干净、多高质量。“

　　“很多人以为，做AI大模型，就是把海量的数据塞进去，让模型自己学就行了。“

　　“但实际上，如果你的数据里有大量的噪声、错误、偏见，那么训练出来的模型，效果一定不会好。“

　　“所以，数据清洗，是一个非常非常重要的环节。“

　　“甚至可以说，“潘思的语气变得无比郑重，“一个模型能不能成功，50%以上，都取决于数据质量。“

　　陈林听到这里，若有所思地点了点头。

　　潘思接着说道:

　　“至于对齐，指的是让模型的输出，符合人类的价值观和期望。“

　　“比如说，你问模型一个问题，它给你的答案，应该是有用的、准确的、无害的。“

　　“而不是胡说八道，或者输出一些有害信息。“

　　“这就需要通过RLHF(基于人类反馈的强化学习)这种技术，对模型进行对齐训练。“

　　潘思说到这里，忽然话锋一转。

　　“不过，陈总，您在数学大会上推导出的那个算法，其实已经从数学层面，解决了模型幻觉的问题。“

　　“这相当于，直接从源头上，提升了模型的可靠性。“

　　“所以，如果您这边能把那个算法融入到模型训练里去的话......“

　　潘思的眼睛里，闪过一丝兴奋的光芒。

　　“我相信，我们训练出来的模型，在内容生成质量和可靠性上，一定能超越目前市面上所有的竞品!“

　　陈林听完潘思的这番话，心中微微一动。

　　他忽然发现，白迁和潘思，虽然对于模型架构的看法不太一样，但两个人的观点，其实是可以互补的。

　　白迁更关注模型架构的创新，而潘思更关注数据和对齐。

　　如果能把这两个人都招进来，让他们各自发挥所长......

第一百九十四章 我见得多了

　　陈林看着潘思那双眼睛里闪烁的兴奋光芒，组织了一下语言，缓缓开口道:

　　“潘博士，我得提醒你一下。“

　　“我在数学大会上推导出的那个算法，是公开发表的。“

　　陈林的语气很平静，但说得很清楚。

　　“而且，后面我还会把它整理成正式的论文，发表在JAMS上。“

　　“我不打算通过专利权，或者别的什么方式，去限制这个算法的使用。“

　　潘思闻言，微微一愣。

　　陈林接着说道:

　　“这几天我在网上看到的信息显示，全世界的AI团队，无论是CloseAI、狗狗这些巨头，还是各个大学的实验室，都在尝试把这个算法融入到现有的模型训练流程中。“

　　“所以，“陈林摊了摊手，“在这个算法的应用上，可能轮不到我们这个新团队抢先了。“

　　潘思听完，脸上的兴奋神色稍稍收敛了几分。

　　他推了推眼镜，若有所思地点了点头。

　　“我明白了，陈总。“

　　“确实，如果算法是开源的，那么在应用速度上，我们这种初创团队，肯定拼不过那些大公司。“

　　陈林看到潘思的表情有些失落，立刻话锋一转:

　　“不过，潘博士，你也不用着急。“

　　他的语气里，透着一股自信。

　　“我马上会开始新的数学研究，尝试研究出更新的更优的人工智能算法。“

　　“到时候，我们就能用最新的成果，来训练我们自己的模型。“

　　潘思听到这话，眼睛再次亮了起来。

　　“陈总，您的意思是......您还会继续在AI算法方面做研究?“

　　“没错。“陈林点了点头，“数学研究，本来就是我的强项。“

　　“既然要做AI大模型，那我肯定会在算法层面，尽可能地提供支持。“

　　潘思听完，整个人都兴奋起来。

　　“那太好了!“

　　他用力地拍了一下大腿。

　　“陈总，如果您能持续产出新算法的话，那我们这个项目，就真的太有优势了!“

　　“要知道，现在业界最缺的，就是能从数学层面做出创新的人才。“

　　“大部分AI公司，都只是在工程实现上做优化，真正能从理论层面突破注意力机制的，几乎没有。“

　　潘思说到这里，语气变得无比郑重:

　　“如果陈总您能做到这一点，那我愿意加入!“

　　陈林听到这话，嘴角勾起一丝笑意。