會議室裡陷入了短暫的安靜，高管和股東們都在消化著奧特曼的這番話。
片刻後，坐在會議桌右側、負責核心演算法研發的技術副總裁格雷格推了推鼻樑上的眼鏡，主動開口接過了話頭。
“山姆說得很客觀。我們現在的Transforr架構雖然好用，但它在處理高維空間對映和非線性的數學邏輯時，效率確實太低了。”
“工程團隊的程式設計師們每天都在嘗試修改損失函式，或者調整注意力機制的權重，但這些都只是在修修補補。”
格雷格看了一圈眾人，提出了一個他在技術部門內部醞釀已久的建議：“那如果這樣的話，為了打破目前的僵局，我認為我們最好跳出純粹的計算機工程思維，從外部找一位真正的頂尖數學家，來深度參與我們的底層程式編寫。”
“找數學家寫程式？”一名資深的華爾街股東挑了挑眉，有些疑惑地問道。
“不，準確地說，是提供數學理論指導。”
格雷格耐心地解釋道，“對於那些純數學領域的學者來說，讓他們去敲程式碼搞程式設計，可能確實沒什麼用，那不是他們的強項。”
“但是，大模型歸根結底是一個龐大的高維矩陣運算。數學上的短板，最終還是要回到數學本身去解決。”
格雷格的眼中露出幾分期待：“我們能不能在全世界範圍內，尋找一個對於泛函分析、高維微分幾何以及代數拓撲學等方面有著深刻造詣的專家？”
“讓他帶領一個專門的理論小組，結合我們的算力優勢，從數學底層為我們重構一套全新的演算法模型，專門用於我們自己的下一代AI。”
“只要數學結構上實現了大幅度最佳化，不僅邏輯推理的短板能被補齊，甚至連訓練算力的消耗都能呈幾何級數下降。”
聽到技術副總裁的這番分析，在座的幾位高管紛紛點頭。
這個思路在理論上確實切中了要害。
用更先進的數學工具去替代目前笨拙的算力堆砌，向來是科技躍升的捷徑。
這時，坐在長桌中段的另一位高管，負責企業戰略規劃的董事大衛開口說道：“格雷格，我承認這是個好辦法。從基礎學科尋找突破口，符合我們公司的長遠利益。但是，落到實際執行層面，人選的話，我們去找誰呢？”
大衛翻開面前的筆記本，列出了現實的困難：“常春藤盟校和麻省理工學院裡確實有不少拓撲學和泛函分析的終身教授，但那些老學究大多習慣了象牙塔裡的純理論研究。”
“我們要找的這個人，不僅要在純數學領域站在金字塔尖，最好還要對我們的計算機事務、對矩陣工程轉化有一定了解的世界頂級學者。”
“如果找一個完全不懂工程落地的純理論學者過來，雙方的溝通成本會非常高。不然的話，我覺得我們的這筆研發投資，可能在未來兩年內都看不到任何實質性的結果。”
大衛的話讓會議室裡的氣氛再次凝滯了一下。
頂尖的數學家本就稀少，還要兼具跨學科的工程轉化思維，這樣的人選確實可遇不可求。
就在眾人思索著學術界有哪些符合條件的學者名單時，坐在主位上的奧特曼忽然嘴角微揚，似乎想到了什麼。
他伸手拿起桌上的平板電腦，在螢幕上劃了兩下，隨後將其投屏到了前方的大螢幕上。
螢幕的畫面一變，出現了一篇刊登在國際頂級學術期刊《數學年刊》上的論文首頁，以及一張亞洲面孔的年輕人的新聞照片。
“說到兼具頂級數學天賦與工程應用能力的人選……”奧特曼看著螢幕上的照片，語氣輕鬆地說道，“最近在國際學術界，不是正好有個年輕的華國數學家風頭正盛嗎？我們能不能考慮一下，想辦法把他找過來呢？”
會議室內的眾人抬頭看向大螢幕。
螢幕上的那個年輕人，留著乾淨利落的短髮，眼神平靜而深邃。
在他的照片下方，標註著一行簡短的英文介紹。
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