都大学了，小学系统才来？ 第403节

　　“你们用过超算中心推的那个新模型没有？“

　　一个中年研究员问道。

　　“用了。“

　　旁边一个年轻的女研究员回答：

　　“今天早上刚接入的。“

　　“效果怎么样？“

　　女研究员的表情有些复杂。

　　“怎么说呢......“

　　她斟酌着措辞：

　　“我让它帮我分析一组基因表达数据。“

　　“它不仅给出了分析结果。“

　　“还自动推荐了几个可能相关的通路。“

　　“甚至还给了几篇参考文献。“

　　中年研究员眉头一挑。

　　“这么厉害？“

　　“关键是......“

　　女研究员的声音压低了一些：

　　“它推荐的那几篇文献，我之前还真没看过。“

　　“后来去查了一下，发现确实很有参考价值。“

　　“说明它对我们领域的知识储备相当丰富。“

　　中年研究员若有所思。

　　“这个YH-30B......“

　　他喃喃道：

　　“到底是谁做的？“

　　“超算中心没说吗？“

　　女研究员摇了摇头。

　　“没说。“

　　“通知上只说是国产模型。“

　　“具体是哪家公司或者哪个团队做的，没提。“

　　中年研究员沉默了一会儿。

　　“算了，不管是谁做的。“

　　他说：

　　“好用就行。“

　　“反正总比用国外的模型强。“

　　“起码数据安全有保障。“

　　......

　　......

　　类似的对话。

　　在这一天的津门各处不断发生。

　　政务中心、高校、科研院所、企业......

　　各行各业的人都在讨论这个神秘的YH-30B。

　　有人好奇它的来历。

　　有人猜测它的背后是谁。

　　但绝大多数人。

　　只是单纯地惊叹于它的效果。

　　而那些猜到了“YH“可能代表“演海“的聪明人。

　　大多选择了沉默。

　　陈林和演海平时异常低调，人家不宣传必有原因。

　　既然如此。

　　那就用着就好了。

　　没必要多嘴。

　　......

　　......

　　3月20日。

　　周五。

　　春分。

　　下午4点55分。

　　演海公司办公室。

　　陈林和沈妍两个人的脑袋凑在电脑屏幕前面。

　　这已经成为了这几天的常态。

　　在完成了YanHai-30B大规模推理服务的开发以后。

　　演海公司还是按照原定计划进行YanHai大模型和神经发育程序融合算法框架的开发。

　　当然，陈林和白迁、潘思经过商量以后。

　　把潘思原定的开发计划时间增加了两周。

　　因为现在每天需要分出一个人对已经上线的YanHai-30B的服务进行运维。

　　这个工作由演海的5个技术人员进行轮流值班。

　　而之前就确定好的，陈林和沈妍一组，负责进行梯度版NDP的研发。

　　因为整个梯度版NDP的数学推导陈林已经在之前邮件的文档里写得很详细了。

　　所以这两天沈妍已经认真把文档中陈林写的梯度版NDP的数学推导吃透。

　　主要包括以下几个部分：

　　第一，核心架构：分布式三元模型。

　　梯度版NDP由三组共享权重的多层感知机组成。

　　这组参数在所有神经元中完全一致。

　　体现了生物基因组的普适性。

　　图细胞自动机（第一组多层感知机）：作为消息传递的核心。

　　在每个发育周期中，它负责接收邻居节点的信息并更新节点自身的n维潜向量。

　　复制模型（第二组多层感知机）：查询当前节点状态，预测该节点是否应该进行复制。

　　如果触发复制，新节点会连接到父节点及其直接邻居。

　　权重预测模型（第三组多层感知机）：针对加权网络，该模型输入两个节点嵌入向量的拼接，输出它们之间连接的具体权重。

　　第二，发育逻辑与算法流程。

　　梯度版NDP的发育是一个离散的循环过程。

　　具体步骤如下：

　　初始化：从一个“种子图“开始（通常是单个节点或连接输入输出的极小网络），并为初始节点采样/进化出一个随机嵌入向量。

　　局部通信：计算当前网络的直径D，并通过图卷积进行D步状态传播，确保局部信息的流动。

　　节点倍增：复制模型R识别处于生长状态的节点。新增节点的嵌入向量定义为其父节点嵌入向量的平均值。

　　连接与剪枝：权重模型W基于节点对的嵌入向量更新连接强度。

　　剪枝机制：若启用剪枝，权重低于阈值P的边缘将被移除，从而优化拓扑结构。

　　目标评估：发育完成后，将生成的图作为策略网络进行任务评估（如CartPole的平衡时长），计算适应度（Fitness）。

　　第三，数学特性与优化策略。

　　黑盒优化：由于发育过程（如节点增加、剪枝）包含非连续操作，研究者采用了CMA-ES（协方差矩阵自适应进化策略）进行参数优化。

　　参数量恒定：无论最终生成的神经网络规模多大，NDP自身的参数量是恒定的（由三个小型MLP的权重决定），这实现了极高的信息压缩比。

　　激活函数转换：在发育阶段，节点状态是n维向量；但在推理阶段，节点执行标量运算（R?），初始激活值设为零。

　　“......差不多就是这样。“

　　陈林把沈妍的问题讲解完了。

　　侧头看了一眼。

　　沈妍还在盯着屏幕思考。

　　好看的眉头微蹙。

　　长长的睫毛轻轻颤动。

　　陈林不经意向下瞄了一眼。

　　两人的小腿不知道什么时候贴在了一起。