第38章 清华的电话，他聊了四十七分钟(2/5)

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“方案是我自己推的。”林宇回答。

“能解释一下压缩维度的动机吗？64维降到16维，按常规理解，信息损失会非常严重。”

林宇脑子里，系统返还的宗师级AI知识体系自动运转。

“因为64维本身就过剩了。”

他往下讲，没用任何学术腔。

“主流架构用64维，是五年前Transformer团队做ablationstudy时的最优解。但那是五年前的数据规模。现在训练语料翻了上千倍，高维度的边际收益在急剧衰减，大部分维度占了算力，对语义理解的贡献接近于零。”

“继续。”

“压到16维确实会丢一部分细粒度的语义信息。所以我在交叉层加了动态加权来补偿。让模型自己决定，每次推理中哪些维度值得保留，哪些直接丢。权重不是固定的，根据上下文实时调整。”

电话那头传来笔尖划纸的声音，急促、密集，刷刷刷响了十几秒。

“林老师，再问一个。”

沈一舟的语气变了，之前是学者讨论技术时的精准和克制，现在多了一层东西，是一种按捺不住的急切。

“幻觉问题。模型一本正经地编造事实，当前最大的痛点。你有没有想过解决方案？”

林宇瞬间站直了身子。

这个问题他不是“想过”。是系统返还的知识体系里，已经自然生成了一条完整路径。

“在生成层之前，插一个事实锚定模块。基于贝叶斯后验概率。”

“什么思路？”

“现在主流做法是生成之后做事实校验，拿外部知识库去比对。但本质上是'先说了再查'，效率低，而且模型已经生成的内容会形成路径依赖，纠错成本极高。”

他顿了一下。

“我的思路反过来。在模型选择下一个token之前，先过一道贝叶斯筛。候选token的概率分布和训练语料中的事实分布做交叉验证，偏差超过阈值，直接在源头截断，不让它进入生成序列。”

电话那头的笔停了。

安静了很久。

“计算开销呢？每一步都做后验概率计算，推理速度会被拖垮。”

“所以锚定模块不是每一步都触发。”林宇的语速不急不慢，“只有当生成层的困惑度突然飙升——模型自己也'拿不准'的时候——锚定模块才介入。常规生成任务，根本不需要额外计算。”

对面没有声音了。