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“埃隆？”
萨姆·奥尔特曼放下手里的文件，推了推眼镜，“你怎么来了？佛罗里达那边的发射不是刚结束吗？”
“怎么，我不能来吗？”。”马斯克拉了把椅子坐下。
他笑得有点神秘：“我是来和你们一个事的。”
会议室里的几个人对视了一眼，都从彼此的眼里看到了疑惑。
“跟AI有关系。”马斯克说，“跟整个AI行业都有关系。”
伊利亚终于抬起头，把笔记本电脑从腿上拿下来放在桌子上：
“请继续说。”
马斯克把椅子往前拉了拉，两只手撑在膝盖上，看着面前这几位目前硅谷最顶尖的AI研究者，开口说道：
“我昨天跟一个小孩聊了两个小时。十三岁，初中生，从华夏来的。”
会议室里安静了一秒。
“埃隆，你是说……一个初中生？”
“对，一个初中生。”
马斯克很认真地点了点头，“但他不是一般的初中生。”
“他前几天参加了HMMT，哈佛和MIT联合办的数学锦标赛，个人总分第一，所有单项都是第一。大满贯。”
“HMMT大满贯……”
伊利亚的眉头动了一下，他知道这意味着什么，
“确实厉害。但数学天赋和AI是两回事。”
马斯克看了他一眼，那眼神里带着一种“我就知道你会这么说”的笑意。
“然后他给我看了一个东西。”
马斯克不急不慢地说，
“一个AI智能体。他自己写的。从架构到训练数据，全是他一个人弄的。名字叫‘馒头’。”
“自己写的AI智能体？”
马斯克看了他一眼，那眼神里带着一种“等着，我还没说完”的笑意。
然后他开口了：
“它能对话。不是那种预设了关键词触发的聊天机器人，是真正的、能理解上下文、能进行逻辑推理的对话。”
“它甚至能做数学题。读题、理解、推理、计算、给出答案。整个流程全自动。”
这次，整个会议室彻底安静了。
“做数学题？”
伊利亚压根不相信。
让AI做数学题，和让AI聊天，是两种完全不同的难度。
聊天可以靠大量的语料库和模式匹配来糊弄过去。
但做数学题不行。
数学题需要精确的逻辑推理，哪怕中间错了一步，最终答案就是错的。
而且别说数学题，现在OpenAI连连贯的对话都很难做到，往往几句以后就在胡说八道去了。
“不可能。”伊利亚很笃定说，
“靠多层LSTM，目前根本做不到这个程度。”
LSTM，长短期记忆网络，是目前自然语言处理领域最主流的架构。
伊利亚在谷歌大脑的时候就是这个领域的顶尖研究者，他写过的几篇关于序列模型和循环神经网络的论文，至今还是这个领域的基石。
没有人比他更清楚LSTM能做到什么，不能做到什么。
“上下文理解？可以有。简单的多轮对话？也可以有。
但是精确的数学推理……这是两回事。
如果那个初中生跟你说他用的是标准框架，那要么是你没看清楚，要么就是他做了某种欺骗。”
格雷格在旁边点了点头，他也是从技术岗上来的，对这个问题有相同的判断：
“而且一个人写的代码量能有多大？”
萨姆没有马上表态，他靠在椅背上，手指在桌子上轻轻敲着，看着马斯克的脸，像是在判断对方是不是在夸大其词。
马斯克被三个人轮番质疑，也不着急，靠在椅背上，把脚翘起来，慢悠悠地说：
“我亲眼看到的。”
“那你问他了吗？用的什么框架？”伊利亚问。
“我没问技术细节。”
马斯克耸了耸肩，
“我当时光顾着惊讶了。再说了，就算他告诉我，我一个搞物理和商业的，也未必听得懂。”
伊利亚沉默了手无意识地转着一支笔。
格雷格忍不住又开口了：
“假设，我是说假设，那个初中生真的做出了你说的那种智能体。
那只能说明一种可能，他用的根本不是多层LSTM。”
“那能用什么？”萨姆问。
格雷格把目前主流的几个框架都过了一遍。
循环神经网络、卷积神经网络、生成对抗网络、变分自编码器……每一个他都能说出至少三个不适合做精确逻辑推理的理由。
他最后还是摇了摇头，语气里带着一种不想承认但又不得不承认的无奈：
“我不知道。但绝对不是我们已知的标准框架。”
一直沉默的伊利亚
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