第621章 前世的终局与今生的起手(3 / 5)

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  二十层、三十层、四十层、五十层,精度曲线一路攀升,没有出现以往深层网络必然遭遇的性能坍塌。
  “以前整个学术界都默认,网络超过二十层就没法有效训练了。这个假设,被我们推翻了。”
  顾屿靠在椅背上,目光停留在屏幕上那条稳步上升的曲线上。
  他没说话。
  不是因为震惊。而是因为他太清楚这个东西是什么了。
  残差网络。resnet。
  前世,这篇论文在2015年12月发表,第一作者正是任少卿。
  它不仅横扫了当年所有计算机视觉的顶级竞赛,更从根本上改写了整个深度学习的工程范式。
  从此以后,“网络可以无限加深”不再是空想,而是被数学和实验双重验证的事实。
  它是后来所有大模型架构的地基之一。
  没有残差连接,就没有后来的gpt,没有bert,没有任何你能叫得出名字的大语言模型。
  而现在是2014年4月。
  任少卿提前了將近一年半。
  顾屿闭上眼睛。
  前世的记忆潮水般漫上来,不受控制。
  2020年。他拿到天使轮的那个夏天,北京五道口的一间地下室办公室,八个人,六台电脑,空调坏了三天没人修。
  他站在白板前画transformer的架构图,给团队讲什么是自注意力机制,什么是多头注意力,什么是位置编码。那时候他以为自己看到了未来。
  2022年。a轮融资到帐,团队扩到四十多人,搬进瞭望京的写字楼。
  他们基於transformer训练中文大语言模型,做垂直行业应用,对標chatgpt。烧了两个多亿,模型效果勉强能打。投资人说,再坚持一轮,b轮估值翻三倍,上市不是梦。
  他信了。
  然后2024年底,deepseek的技术报告发了出来。
  不到六百万美金的训练成本。
  用了一种叫moe的混合专家架构,让模型学会了“只激活需要的那部分参数”,不用的部分直接休眠。
  配合极致的底层算力优化和开源策略,效果直接对標上亿美金训练出来的顶级模型。
  一夜之间,他那套靠堆参数、堆数据、堆算力硬撑出来的商业故事,全部归零。
  投资人撤资的邮件是凌晨两点发来的,措辞很客气,意思很残忍:赛道逻辑变了,我们需要重新评估。
  客户解约的电话是第二天早上九点打来的,对方甚至没听他解释完,只说了一句“deepseek免费开源的效果比你们收费的还好,我们没有理由继续付费”。
  团队散伙那天,核心算法工程师把工牌放在会议桌上,什么都没说,转身走了。
  门没关严,走廊里传来的声音很轻,但顾屿听得清清楚楚。
  2025年春天,公司清算完毕。 ↑返回顶部↑

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