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徐辰愣了一下,嘴角忍不住抽搐。

【70%的概率开出1-3级,29%开出4级……我这运气,是全都用在证明哥德巴赫猜想上了吗?】

【上次好歹还是个3级,这次直接掉到2级?而且还是个『残缺』版?系统你是不是玩不起?】

他带著一丝嫌弃,开始阅读这份物品的详细说明。

【物品名称:《关於构建下一代逻辑增强型大语言模型的理论构想与部分算法草稿》】

【物品等级:2级(原为3级物品,因关键核心模块缺失,降级为2级)】

【物品描述:这是一份关於解决大语言模型(llm)“幻觉”与“长文本遗忘”问题的理论手稿。它提出了一个“逻辑增强”架构,试图將符號逻辑的严谨性引入基於概率的神经网络。】

【核心內容:】

构想:符號逻辑推理模块(slrm):提出在transformer架构中並行插入一个基於“一阶谓词逻辑”的推理引擎,用於实时校验模型生成的逻辑真实性。

构想:动態长时记忆网络(d-ltmn):提出利用图神经网络(gnn)构建外部知识图谱,以突破长文本记忆瓶颈。

【缺失部分:】

核心算法缺失:关於slrm模块中,將自然语言转化为符號逻辑表达式的“语义-逻辑映射算法”,数据缺失。

关键参数缺失:关於d-ltmn模块中,图神经网络的更新机制与注意力权重的分配策略,仅存部分理论推导,缺乏具体实现细节。

……

阅读完这份手稿,徐辰陷入了沉思。

【等等……】

他突然想起,自己之前还在琢磨著要不要学点信息学,结果系统反手就甩过来一个ai相关的任务,现在又开出了这么个东西。

【这系统,该不会是在给我下套吧?】

【先是用任务引诱我去学编程,现在又用个残缺的图纸吊著我。这套路,怎么跟那些免费网游送首充大礼包一样一样的?】

他甚至开始怀疑,这个所谓的“宝箱”,是不是根本就是系统为了让他乖乖开始其他学科而精心设计的“诱饵”。

【不过,有一说一,这诱饵……確实挺香的。】

凭藉著之前自学的基础知识,他很快意识到了这份手稿的价值。

当前的大语言模型,本质上是基於概率预测的生成模型。这种机制决定了它们在处理事实性问题时容易產生“幻觉”,且受限於上下文窗口长度,难以处理超长文本。

这份手稿提出的“逻辑增强”和“外部记忆”两个方向,正是解决这两个核心痛点的关键路径。

现有的transformer架构,其核心的自注意力机制虽然强大,但其计算复杂度是序列长度的平方级(o(n2))。这意味著,当输入文本长度增加时,计算量和显存占用会呈爆炸式增长。虽然有flashattention等优化技术,但依然无法从根本上解决长文本的记忆遗忘问题。

而这份手稿提出的d-ltmn,巧妙地引入了图神经网络(gnn)。它不再试图將所有歷史信息都塞进有限的kv cache(键值缓存)中,而是將关键实体和关係抽象为图结构,存储在外部。当模型需要回忆时,通过图检索算法,以o(1)或o(logn)的复杂度快速定位相关信息。这相当於给大模型外掛了一个无限容量的外脑。

至於slrm模块,更是直击大模型的软肋。目前的llm在进行逻辑推理时,往往依赖于思维链(cot)的引导,但这本质上依然是概率的擬合,缺乏严谨的逻辑约束。而引入一阶谓词逻辑,相当於给模型装上了一个“形式化验证器”,让它在生成每一个句子前,都要经过逻辑公理的检验,从而从根本上杜绝了“一本正经胡说八道”的可能性。

如果能够实现,这將是ai领域的一个重要突破。

【这份材料岂不是价值100个亿?!】

【不对,根据openai的估值,如果能解决幻觉和记忆问题,这个大语言模型至少值1000个亿!】

【美元!】

【至少!】

【而且,是每年!】

徐辰的心臟,不受控制地,狂跳了起来。

虽然他现在对金钱的欲望,已经不像当初那样强烈,但面对一个千亿美金级別的、足以改变世界格局的巨大宝藏,要说完全不动心,那是不可能的。

然而,当他从最初的震惊中,缓缓地平復下来,再次审视这份草稿,发现事情似乎並没有他想像的那么简单。

【冷静……冷静……】

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