徐辰的目變得深邃，“最好的辦法就是針對SLRM的運算特，單獨開發一個適合幾何運算的理，也許可以稱之為——LPU（邏輯推理單元）。”

當然，這一切得建立在SLRM帶來的經濟價值足夠大的前提下。

……

隨後，徐辰又思考了一下，SLRM應該還有其他2個問題。

一個是泛化能力的邊界。

SLRM的強大，建立在“邏輯可形式化”的基礎上。

對於數學題、邏輯題、代碼生這種有着嚴格規則的任務，它簡首就是神。

但是，對於那些模糊的、的、沒有標準答案的任務呢？

徐辰目前在這幾個測試集中能有較好表現，本質上是因為這些數據本含有邏輯信息，可以訓練模型。

但是，現實世界中的邏輯關係千奇百怪。

比如“貓”。在生學上，它是貓科；在文學上，它可能是“高冷”的代名詞；在網絡文化里，它甚至是“主子”。

而且有些場景就是天然弱邏輯的，比如寫詩，比如閑聊，比如諮詢。

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