率。
但我们认为，那不是真正的智能。”
“我们想尝试一种新的架构，把互联网上所有能收集到的文本数据，通过庞大的神经网络进行无监督的预训练。
我们不是想让机器学会检索答案，而是想让机器通过海量的阅读，自己去理解人类的语言逻辑。
甚至涌现出推理和生成新内容的能力。”
负责人越说越没底气，声音渐渐小了下去：
“不过……这个方向目前在国际上都非常冷门。
它太吃算力了，而且短期内根本看不到任何商业变现的希望……”
站在一旁的陆奇也无奈地摇了摇头，压低声音对王敢解释：
“王总，这几个年轻人是从国外顶尖实验室回来的，想法很超前，但也太激进了。
他们提的这个方向，理论上有一定的可行性，但最终结果谁也不知道。
而且算力和数据的要求是个天文数字，以目前行业的硬件水平，几乎是个无底洞。”
陆奇作为务实的科学家，显然也觉得这个方向在现阶段难以落地。
然而。
在听到“基于海量文本数据的预训练模型”和“理解语言逻辑”这几个字时，王敢的瞳孔猛地收缩了一下！
他的心跳，在这一刻漏了半拍。
别人听不懂这个年轻人在说什么，甚至连陆奇这样的AI教父都觉得不切实际。
但他王敢听得懂！
这他妈不就是LLM（大语言模型）的最早期雏形吗？！
这不就是未来引爆全球估值数千亿美金，让谷歌和苹果都感到恐惧的ChatGPT的底层逻辑吗？！
王敢深吸了一口气，强行压下心中翻江倒海的狂喜，努力让自己的表情看起来平静。
他没有表现出过度偏爱，过早地干预和倾斜资源，可能会揠苗助长，反而扼杀了这些年轻人的创新能力。
现在的硬件算力，确实也还达不到支撑一个成熟大模型的标准。
“想法很大胆。”
王敢看着面前紧张的年轻负责人，没有像其他资本家那样因为“无法短期变现”而一棍子打死。
他伸出手，重重地拍了拍年轻人的肩膀。
“既然加入了室女座，就别怕烧钱，更别怕冷门。”
“我之前说过，在我的实验室里，不设KPI，不问变现。
你们
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