第263章 2020的深红（5 / 6）

，全栈开发和自动化。

    需要这些工作，帮助LLM从实验室走向实际应用。

    “我们可以采取将模型分解为多个专家子模块，仅激活部分参数，路由机制选择专家处理输入，扩展到动态MoE，再引入自适应路由，进一步降低推理成本.”

    “压缩Key-Value缓存，通过潜在表示减少注意力机制的内存占用，同时保持多头并行，再通过集成知识图谱的方式来缓解幻觉，同时优化低算力训练”

    “使用8位浮点格式进行计算，结合更高精度积累以避免精度损失，细粒度量化策略扩展到FP4/INT8混合”

    “MoE中无辅助损失的均衡策略，确保专家利用率高，而不引入额外训练负担，扩展到无监督均衡，应用于边缘AI训练”

    “同时预测多个后续token，densify训练信号，提高数据效率，结合链式预测”

    “使用知识图谱注入事实，退拟合模型以修正偏差；自精炼减少检索开销”

    赵松下亲眼看着他们命名为阿尔法的人工智能，以难以想象的速度狂飙突进。

    他严重怀疑林教授是不是过于变态了，明明来的很少，但每次来都有突破性进展。

    他们这次用到了大量新方法，要么是论文方法第一次在工程里实践，要么就是从来没有出现过的方法。

    殊不知看上去林燃只是每周来个两天，但实际上林燃在1960时空已经过去了两年时间，围绕LLM这条路线，林燃已经有了很深的思考。

    赵松下五年工龄只能干点边缘工作，但不妨碍靠着啃论文和听林燃讲课，水平突飞猛进。

    他11月接到通知，12月到申海开始工作，中间春节就回去了三天，加班费打满。

    春节回去前，以Pony为首的高管团队就来参观最新进展。

    偌大的会议室坐满了人，赵松下坐在最边上，林燃和Pony在第一排谈笑风生，鹅厂其他高管团队清一色坐在后面。

    “好，既然大家都到齐了，那我们就废话不多说，直接开始吧。”林燃说。

    这次由他来亲自展示：

    “ChatGPT很棒，但它有时会出错，会‘幻觉’出不存在的事实，还需要海量算力。

    我们的深红，通过MoE架构和MLA技术，一定程度上消除了幻觉问题，并在较低算力下实现更快的响应。”

    台下的工程师们都搞不懂林总为什么这么执着，之前叫阿尔法不是很好听吗？最近非要改名叫深红。

    林燃敲击键盘，