第259章 天元GO的深度优化（1/2）

南都大学的会议结束，林星石带回的不仅仅是满满一脑袋的前沿思想，还有几个他亲自“挖”来的人才。

正是他在茶歇时遇到的那几位对分布式训练有着独到见解的年轻博士生。会议一结束，林星石就向他们发出了正式的邀请。面对这样一个亲身参与并改写历史的机会，几个年轻人几乎没有丝毫犹豫，以实习生的身份，火速加入了星火科技。

林星石没有给任何人喘息的时间。

回到公司的第二天，他便召集了天元go项目的核心技术团队，以及刚刚加入的新成员，在最大的会议室里，召开了一场深度优化启动会。

会议室的白板上，龙飞凤舞地写着三个核心词：神经网络，训练算法，计算效率。

“各位，南都的会，让我看到了我们与世界顶尖水平的差距，也看清了我们下一步要走的路。”林星石站在白板前，目光扫过每一位团队成员的脸。他的眼神里，燃烧着一种迫切而兴奋的光芒。

“天元go很强，但还不够强。它赢了职业棋手，但还没有真正触及围棋之神的裙摆。它在学习，但学习得还不够快，不够聪明。今天，我们就是要让它开启一次脱胎换骨的进化。”

他指向白板上的第一个词，“神经网络架构。我们现在的网络，就像一个勤奋但有点死板的学生。它能看清棋盘上局部的得失，但对全局的把握，对那些‘草蛇灰线，伏脉千里’的微妙关联，还不够敏感。”

“我在会上，与斯坦福的一位教授交流，他给了我一个巨大的启发——注意力机制。”

林星石拿起笔，在“神经网络”下面画了一个示意图。“想象一下，当一个顶尖棋手在思考时，他的注意力并不会平均分配在棋盘的每一个点上。他会高度关注那些决定胜负的关键区域，那些牵一发而动全身的棋子。我们要做的，就是赋予天元go同样的能力。”

“通过引入注意力机制，网络在做决策时，可以自主地计算出棋盘上每个位置的重要性权重。它会知道，当它在思考a点的落子时，应该重点关注远在天边的b点和c点，因为它们之间存在着某种深刻的战略联系。它将不再是一个只能看到周围三尺地的‘近视眼’，而是一个能洞察全局的‘鹰眼’。”

“同时，”他继续说道，“我们还要引入‘残差连接’。这相当于给我们的神经网络修一条‘高速公路’。在网络变得非常深的时候，信息在层层传递中可能会丢失或扭曲。残差连接允许信息直接‘跳跃’过某些层，让网络可以更轻松地学习，既能保证深度，又不会牺牲效率，还能有效减少参数数量。”

会议室里鸦雀无声，所有工程师都听得聚精会神。林星石用最直观的语言，将那些复杂的学术概念，转化成了清晰可行的工程目标。

接着，他指向第二个词，“训练算法”。

“天元go的棋，有时候太‘乖’了。因为它总是选择它认为胜率最高的棋，这固然稳健，但也容易让它陷入局部最优的陷阱，就像一个武林高手，只练自己最熟的那几招，久而久之，就失去了创造新招式的能力。”

“我们要让它变得更有创造性，更有想象力。我们要开发一套全新的自对弈策略。在训练中，不能总是让它选择最优解，而是要以一定的概率，去尝试那些看起来不那么好，甚至有点‘蠢’的棋。我们要鼓励它去‘犯错’，去探索未知的领域。”

“就像一个孩子学走路，如果因为怕摔跤就永远不迈出那一步，那他永远也学不会。ai也是一样。每一次‘愚蠢’的尝试，都可能是一次伟大发现的开始。我们要让天元go在自我博弈中，诞生出真正超越人类理解的‘神之一手’。”

最后，他的目光落在了“计算效率”上。

“想法再好，如果跑不起来，也是空中楼阁。”他看向那几位新加入的博士生，脸上露出了微笑，“我们现在拥有星火云平台强大的算力支持，但我们的利用率还远远不够。这就像我们有一座金山，但我们挖矿的工具还只是普通的铁锹。”

“我们需要一把更锋利的‘钻石镐’。我们要对整个分布式训练框架进行彻底的优化。实现更高效的模型并行和数据并行，让每一块gpu，每一个cpu核心的潜力都发挥到极致。我们的目标是，将整体的训练速度，在现有基础上，再提升至少30%！”