當晚，徐辰收到張樂陽發來的訊息，語音裡透著掩飾不住的興奮，甚至連稱呼都變了：
“徐神！搞定了！徹底收斂了！精度比我們預期的還要高兩個百分點！老闆剛才看了結果，高興得差點沒把桌子拍碎，直誇我們這次效率高！我跟老闆提了一嘴是您幫忙改的演算法，老闆說改天一定要請您吃飯！”
緊接著，是一張截圖。
圖片上是校級計算中心的任務佇列管理介面。
“我跟中心那邊打好招呼了，我們課題組的賬號許可權已經給你開通了。這是SSH金鑰和IP地址。你直接遠端登入就行，不用再跑一趟了。現在四張A100全空著，優先順序調到了最高，你隨便造！”
“謝了，學長。”
徐辰回了個抱拳的表情。
這個忙也不算白幫，幾個小時前，他還得排隊填表看人臉色；現在，他手裡握著物理學院國家重點專案的算力通道，享受著VIP級別的待遇。
……
徐辰開啟終端，輸入指令，連線伺服器。
“來吧，LAART，讓我看看你的成色。”
他敲下了那行早已準備好的指令。
執行！
……
這個階段是AI的訓練階段，在這個階段，模型需要透過海量的文字資料，學習語言的語法、詞彙之間的關聯，以及基礎的世界知識。
風扇的轟鳴聲彷彿透過網路傳了過來。
螢幕上，一行行日誌開始飛速滾動。
Epoch 1/100 | Loss: 2.4582 | Accuracy: 12.4%
Epoch 2/100 | Loss: 1.8923 | Accuracy: 28.7%...
起初，Loss曲線的下降並不算快，這在徐辰的預料之中。因為LAART模型引入了複雜的幾何約束，模型在初期需要花費大量時間去“尋找”那些邏輯盒子在向量空間中的正確位置。
這就像是在玩拼圖，剛開始總是最慢的。
徐辰沒有盯著螢幕發呆，他起身給自己泡了杯咖啡，順便看了會美劇。
兩個小時後。
當他再次回到螢幕前時，終端裡的資料已經發生了翻天覆地的變化。
Epoch 50/100 | Loss: 0.1245 | Accuracy: 94.2%
“收斂速度比預想的要快。”
徐辰眉毛一挑。
普通的Transforr模型在處理邏輯推理任務時，往往需要海量的資料“喂”進去，靠機率去“蒙”出邏輯關係，所以收斂極慢，且很容易過擬合。
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