……”

等結果輸出完後，會議室一片安靜。過了一會兒一位專家站了起來激地說：“院長，這是……”

班行遠點了點頭說：“雖然我不太相信，但是看來正是你想的樣子。”

隨後就開始了熱烈的討論，班行遠寫的核心算法其實是有這個功能的，但是沒想到模型規模變大後會出現這樣的變化。很顯然已經不能單純用在甲骨文識別上了，用這些專家的話講那完全是在犯罪。

要增大用途的話，模型規模還要增加。到了這個規模，模型規模和算力需求之間已經不比例。模型增加一倍，對算力的需求可能需要增加十倍百倍。現在需要確定的是計算中心支持多大的用戶規模。

然後開始多用戶測試，兩個人同時提問、三個人、四個人……當同時提問人數超過10個時就能夠覺到明顯的速度變化。

這可不行！這個程序太有用了，這些專家已經想到了無數的用法，才夠10個人同時用夠幹什麼。同時嘆了一口，算力！

班行遠停止了程序的運行，恢復蛋白質方面的計算。

班行遠說：“都說說吧，這個程序本來就是設計的用來識讀甲骨文的，能理解語義這是前提條件。但是模型規模達到這種程度後發生的變化確實出乎了我的預料。程序演化算法核心是基於生進化原理，通過對輸出結果的反饋製造一種類似於自然選擇的演化力。我看了一下演化程序自己發展出了類似神經網絡、卷積之類理方式，這和目前的人工智能發展方向是一致的。但是但是那個大模型還是頭一次看到，似乎還沒有出現這種人工智能跟大模型結合的報道。”

“雖然我們只是演示了文字方面的問答，但是顯然這個人工智能的應用範圍要大得多，可以用在各種方面。研究院組件專門的小組吧，對相關理論和應用進行深研究。等級……等級和刻機項目是一樣的。”

“都有說說下一步怎麼干吧。”

一位專家說：“算力，要研究這個肯定需要極為強大的算力。現在使用蛋白質的算力中心僅僅是語言學方面的容已經捉襟見肘，應用範圍擴大的話需要訓練模型肯定不夠用。需要新建計算中心。”

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