第614章 硅谷巨头开会 (第2/3页)

头正在不计成本地整合算力，试图用规模优势将他们反超。

    而大洋彼岸的华国，虽然在高端算力芯片上受到了诸多限制，但各种开源模型和应用落地的追赶速度同样让人不敢掉以轻心。

    会议已经进行了一个小时，前期的财务报表和服务器采购计划已经讨论完毕。

    奥特曼端起面前的马克杯喝了一口黑咖啡，随后放下杯子，身体微微前倾，双手交叉放在桌面上。

    他环视了一圈在座的高管与股东，开口将会议推向了今天真正的核心议题。

    “好了，各位。财务和硬件的常规事务就先说到这里。下面，我们来进行今天会议的另一项核心问题的讨论。”

    奥特曼神色严肃地按了一下桌上的遥控器，会议室前方的巨大液晶屏幕上，立刻切换出了一组复杂的数据对比图表。

    图表上展示的，正是他们目前正在秘密训练的下一代旗舰大模型在各个领域的测试得分。

    在自然语言理解、文本生成、代码补全以及多模态图文识别等项目上，代表他们公司的蓝色柱状图都高居榜首。

    但是在屏幕最右侧的复杂逻辑推理与高等数学问题这一栏里，蓝色的柱子却显得低矮，甚至与上一代模型相比，并没有拉开实质性的差距。

    “正如大家在内部测试报告里看到的那样，目前我们的大模型，在数学和深层逻辑推理方面，依然存在着明显的短板。”

    奥特曼指着屏幕上的那处凹陷，语气沉稳地分析道，“我们现有的架构，本质上依然是基于概率统计的词汇接龙。”

    “它很擅长模仿人类的语言习惯，但在面对需要严密逻辑链条的数学问题时，往往会出现严重的幻觉，甚至连一些稍微改变条件的初等算术题都会算错。”

    会议室里的众人都看着屏幕，没有人插话。

    在座的都是行业内的明白人，自然清楚这是目前整个生成式AI行业共同面临的底层缺陷。

    奥特曼收回目光，竖起一根手指：“针对这个问题，工程团队给出了传统的解决方案，那就是继续扩大参数规模，用更

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