梁文鋒率先說出了自己的思路，“我的思路是：拆分‘推理’與‘記憶’。”梁文鋒眼神銳利，“給模型加一個專門的‘查表’機制。但問題在於，如何在保持模型微分特的同時，引這種o(1)複雜度的原生記憶？”
這裡涉及到一個極其深奧的數學難題：神經網路的本質是連續函式的近，而“查表”或“檢索”本質上是離散的、不可微的作。在深度學習的梯度下降框架下，你沒法對一個“作”求導。這就象是你試圖在一段平的曲線上強行挖出一個個深不見底的坑，最佳化走到這裡會直接“摔死”，本不知道該往哪個方向走。
徐辰看著梁文鋒畫出的草圖，大腦中關於d-ltn的知識碎片開始飛速重組。雖然他的資訊學經驗只有lv1，但他那lv3的數學直覺卻能準地捕捉到邏輯的斷裂點。
“梁總，我之前在思考的時候，產生過幾個模糊的備選方案。”徐辰接過筆，在紙上劃出三條線，“第一，是構建一個全域的kv-cache事實庫；第二，是嘗試一種‘靜態關聯儲存’；第三，是完全拋棄ebeddg，改用某種可微的雜湊定址。”
梁文鋒盯著這三個選項，陷了長達一分鐘的沉默。
……
“第一種不行，推理延遲會炸，不了。”梁文鋒緩緩開口。
“第三種太激進，目前的最佳化理不了大規模雜湊撞帶來的梯度斷裂。這會導致學習曲線在訓練中期出現不可預測的坍。”梁文鋒緩緩開口，語氣極其嚴謹。
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