在接下來的幾天裡，北大計算中心的GPU集群再次滿負荷運轉。
十幾個不同版本的模型，在四張A100顯示卡上日夜不停地交叉訓練、驗證、疊代。
徐辰編寫了一個自動化的超引數搜尋指令碼，讓計算機自己去尋找那個最優的解。
螢幕上，十幾條Loss曲線像賽跑一樣交織在一起，有的早早收斂，有的半路崩盤，有的則還在頑強地掙紮。
最終，在燒掉了數千塊錢的電費後，一個名為「v4_final_best」的模型版本脫穎而出。
它在CLUTRR驗證集上的準確率穩定在了98.8%，比之前的Demo版本又提升了3.5個百分點。
這類預測模型，準確率理論上是到不了100%的，人類在這個資料集上的平均準確率，也不過是99%左右。畢竟，人也會犯錯，也會看花眼。
而且在AI評測中，為了防止模型「過擬合」或者「作弊」，有時候會故意在測試集中摻雜少量的噪聲資料。如果一個模型在這些明顯錯誤的題目上也答「對」了，即輸出了錯誤的標註答案，那就說明這個模型可能是在「背題」，而不是在「推理」。
所以98.8%算得上已經接近理論極限了。
看著這個數字，徐辰滿意地點了點頭。
「就是它了。」
……
隨後徐辰又看了下訓練的日誌。這才發現了這個演演算法存在一些問題。
由於之前徐辰都是丟給計算機讓計算機自己疊代，然後就去做別的事了，所以徐辰並冇有太過關注這個模型的執行效率，但是看了日誌才發現，這個SLRM模型，太慢了。
徐辰看著那個令人咋舌的延遲資料：
Qwen-7B（原版）：推理速度 45 tokens/s。
Qwen-7B SLRM：推理速度 0.8 tokens/s。
「0.8 tokens/s……」
徐辰扶額。
這速度，跟便秘有什麼區別？
如果用這個速度去跟使用者聊天，使用者發一句「你好」，等它回一句「你好」，估計都能去泡杯茶回來了。
……
SLRM執行這麼慢，原因在於計算密度的爆炸。
傳統的Transformer，其核心計算是矩陣乘法（MatMul）。這玩意兒雖然計算量大，但在現代GPU上已經優化到了極致，那是為了平行計算而生的。
但SLRM不一樣。
它的核心是「幾何嵌入」。
每一個概念，都要被對映為一個高維空間中的「盒子」或者「流形」。
每一次邏輯推理，都要計算這些幾何體之間的「交集」、「並集」和「包含關係」。
這涉及到大量的非線性運算，比如min、max、softplus，以及複雜的Gumbel分佈取樣。
這些操作，在GPU上是極其低效的。它們不僅無法充分利用Tensor Core的算力，還會導致大量的視訊記憶體碎片化。
「推理一個簡單的三段論，SLRM消耗的算力，竟然是同等規模Transformer的50倍！」
徐辰看著螢幕上的效能瓶頸分析，腦海中浮現出一個著名的學術概念。
「這簡直就是教科書級別的『硬體彩票』。」
徐辰喃喃自語。
所謂「硬體彩票」，是Google研究員Sara Hooker提出的一個深刻觀點：一種AI演演算法能否成功，往往不取決於它在數學上是否優越，而取決於它是否幸運地「中獎」了——即當下的主流硬體架構是否恰好支援它。
「Transformer之所以能統治世界，不僅僅是因為「自注意力」機製設計得好，更是因為它中了『頭彩』。它的核心運算元是矩陣乘法，而這恰好是GPU最擅長的事情。」
這一突破源於GPU的「無心插柳」——其本為處理海量畫素設計的並行架構，恰好完美契合了神經網路的矩陣運算需求。
「而我的SLRM，雖然在邏輯推理的數學本質上碾壓了Transformer，但它輸掉了這場『彩票』。」
徐辰冷靜地分析著，「現有的GPU架構，對於幾何集合運算和複雜的非線性邏輯，是天然排斥的。Tensor Core裡的乘法器在麵對我的『交集運算』時，就像是用一把精密的狙擊槍去當燒火棍使。」
歷史總是驚人的相似。當年深度學習受困於CPU的序列計算，效率低下，一度被視為無法商用的玩具，直到吳恩達引入GPU並行加速才徹底打破了僵局。
「現在的SLRM也正處於這種尷尬的『硬體真空期』。」
「CPU邏輯控製強，但核心數太少，吞吐量帶不動海量計算；而現有的GPU雖然並發強，底層卻全是為矩陣乘法設計的。」
「要想讓SLRM真正落地，光靠軟體優化是不夠的。就像穀歌為了追求極致效率，徹底剝離了圖形功能，研發了專為矩陣計算設計的TPU（張量處理單元）一樣。」
「SLRM也需要屬於它的『TPU』。」
徐辰的目光變得深邃，「最好的辦法就是針對SLRM的運算特性，單獨開發一個適合幾何運算的處理器，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、程式碼生成這種有著嚴格規則的任務，它簡直就是神。
但是，對於那些模糊的、感性的、冇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，本質上是因為這些資料本身含有邏輯資訊，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」。在生物學上，它是貓科動物；在文學上，它可能是「高冷」的代名詞；在網路文化裡，它甚至是「主子」。
而且有些場景就是天然弱邏輯的，比如寫詩，比如閒聊，比如情感諮詢。
SLRM的幾何約束太強了，它像一把鐵鉗，死死地卡住了模型發散思維的翅膀。它不允許模型說任何「邏輯不嚴謹」的話，哪怕那是修辭，是比喻，是藝術。
「成也邏輯，敗也邏輯。」
「看來，未來還需要設計一個更靈活的『排程器』，讓模型知道什麼時候該用SLRM，什麼時候該放飛自我。但這又是一個巨大的工程量。」
……
另一個問題，是訓練資料的匱乏。
徐辰目前能跑出SOTA，是因為他用的這幾個資料集（SNLI、LogiQA等）都是經過人工精心標註的高質量邏輯資料。
但是，這種資料在海量的網際網路文字中，占比極低。
想要讓SLRM真正具備通用的邏輯能力，就需要海量的、覆蓋各種領域（法律、醫學、常識）的邏輯資料來訓練。
「冇有資料，SLRM就是個空殼子。」
「而且，不同的邏輯問題下，邏輯的判斷歸屬是不一樣的。這依然需要強大的引數量來擬合。」
徐辰現在的SLRM模組，引數量僅僅隻有0.5B。
「如果要記住更多的邏輯，可能要把SLRM擴大到7B，甚至70B，再配合海量的邏輯資料。「
「到時候，它和Transformer結合後的威力，絕對不是簡單的1 1=2。」
「也就是說一個7B的transformer架構的模型，加上7B的SLRM模型，組合起來，可能有超過100B引數的能力。」
「但是……我是冇有能力搞到這麼多資料了。」
……
經過一番實操，徐辰得出了結論：
「這個模型學術成果價值比較強，走產業化路線，還有很大的空間。」
「不過，因為是係統出品，我對這個方向的產業化還是比較有信心的。」
徐辰又轉念一想，「現在這樣，作為學術成果，其實剛剛好。」
「既展示了顛覆性的潛力，又留下了足夠的改進空間給後來人。」
「這，纔是一篇頂級論文該有的樣子。」
他甚至可以預見，這篇論文一旦發表，將會養活多少嗷嗷待哺的AI方向研究生。
「《基於SLRM的醫療問答係統優化》、《SLRM在法律文書生成中的應用》、《一種改進的Gumbel-Box幾何嵌入演演算法》……」
徐辰掰著手指頭數了數，忍不住笑出了聲。
「光是把SLRM裡的幾何圖形換成『球』、『錐』、『高斯分佈』，就能水出幾十篇論文。」
「再把應用場景換一換，從數學題換成程式碼生成、換成情感分析，又能水出幾百篇。」
「更別提那些搞硬體加速的，搞模型量化的，搞分散式訓練的……這簡直就是給整個AI圈送了一波『全家桶』級別的選題啊！」
「我這哪裡是**文，我這是在給全球AI界創造就業崗位啊！」
「功德無量，功德無量。」
徐辰雙手合十，一臉慈悲。