的最吃亏。”
三位首席科学家面面相觑。
几秒钟后，也不知道是谁先把心一横。
反正答案大家都听得见，那还客气什么？
多问的，才是赚的。
“李东教授。”
还是雅各布先开口。
“那我换个问法。”
“千亿级参数的loss曲面，强上全量hessian矩阵纯属做梦，二阶的预条件子连显存都塞不进，只能退化到一阶的adam系硬磨。”
“如果先用您那套算法重排，把参数空间正交化到近似对角阵……”
“预条件子，是不是就能直接降维成逐元素的标量缩放？”
他一说完，另外两家的人也停下了手中正在记录的笔，抬头看向李东。
李东听完点了点头。
“路子是对的。”
“但你们光盯着算力和显存了，问题的核心不在于算不算得起。”
“而在于你们根本不知道，该在哪个标度上去算。”
雅各布一怔：“标度？”
“loss曲率不是一张静态的地图。”
李东说道。
“它跟着你的batch size缩，跟着学习率漂，还跟着网络的width一起扭曲。”
“我那个算法之所以成立，是因为zeta算子的谱特征背后，有一套解析的scaling law兜底。”
“我是先吃透了规律，才敢去动算的。”
“而你们呢？”
“你们梯度的噪声标度，是怎么做标定和对齐的？”
“网络width翻一倍这个scale往哪边漂移，你们跑过消融实验吗？”
雅各布握张了张嘴没出声，整个人像是被这一问，好像让他想到了什么。
与此同时，李东的记忆宫殿里。
大厅中央那座临时书架上，现出了一份崭新的残篇。
【临界batch size，由梯度噪声的scale唯一确定。 】
【将学习率、批大小、网络宽度与深度，统一收敛至同一套scaling law解析式。 】
【在千万级参数的proxy模型上定死全局超参，借参数化的对称性，零样本无损迁移至万亿参数域。 】
【若该定律成立，不同参数规模的loss下降曲线，在对数坐标系下必将塌缩为同一条母线。 】
【至于attention机制内的softmax温度超参，如何随宽度协同缩放……】
李东看着这个残片，心里已经服气了。
在小模型上把戏排完，到大模型上直接zero-shot首演，连彩排的场租都省了。
这帮人藏在肚子里的东西，可比他们挂在网上的论文，值钱太多了，这就是经验，或者说这特么就是用钱烧出来的灵感。
他李东或许花点时间也能想出来，但是想出来有什么用？
他有钱去烧，然后去验证自己的想法吗？
而现在雅各布的经验明显替他省掉了这笔钱。
现实里，雅各布回过神来，几乎是立马将灵感写进了本子里。
有了他开这个头，休息室里也就破冰了。
接下来的交流就脱离了常规的一问一答，演变成了一场围绕着“降维算法如何真正在万卡集群上落地”的学术讨论了。
gemini的马库斯率先提问，他抛出了跨洲集群的物理延迟痛点。
几十万张加速卡隔着太平洋跑同步，降维算法作为一种全局操作，怎么可能扛得住海底光缆的物理墙？
而李东不仅用zeta零点的高阶局部重排，证明了降维算法切分后截断误差完全可控，更直接甩出了一套颠覆性的解法：放弃强同步，把整场训练拆成“local-sgd与周期性漂移聚合的异步范式”的模式。
底层各跑各的local-sgd，外层利用降维算法，隔上几百步只去提取和对齐一次权重的“漂移量”。
生生把跨洋带宽的物理死局，盘成了一致性的数学游戏。
马库斯这边刚被李东忽悠完，claude的伊森紧跟着又砸出了低精度浮点的算力黑洞。
大模型在预训练时疯狂飙spike、爆nan，这些带噪的极端离群值，会不会反过来把需要干净数值的降维算法搅成一锅粥？
李东一针见血地挑明，降维重排非但不怕刺头，反而最喜欢这种重尾分布，因为能量越是抱团，特征流形上的坐标就越好找。
为了让降维算法完美适配低精度的带噪环境，他给出的方案路子也很野。
不搞粗暴的截断，而是把底层数值格式直接重构为对数域上的非均匀量化网格，让浮点刻度去自适应地追赶极值能量。
几个来回的交锋，句句不离降维算法的工程嫁接，却又字字直戳巨头们用几千万美金都烧不出来的“