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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於零。”
“继续。”
“压到16维確实会丟一部分细粒度的语义信息。
所以我在交叉层加了动態加权来补偿。
让模型自己决定，每次推理中哪些维度值得保留，哪些直接丟。
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，之前是学者討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。
基於贝叶斯后验概率。”
“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內容会形成路径依赖，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，偏差超过閾值，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飆升——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。
安静得只剩风声。
林宇低头看了眼屏幕，通话时间还在跳。
没断。
“林老师。”
沈一舟再开口的时候，语气跟二十分钟前完全不是一个人。
“我做了二十二年的自然语言处理。”
“嗯。”
“今晚这四十多分钟，我学到的东西，比过去三年加起来都多。”
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