主人？

这两个字从牛顿嘴里蹦出来，那画面感简直爆炸。

一个十七世纪的物理学之神，站在皇家学会的工坊里，面前是一堆真空电子管和继电器堆出来的庞然大物，而那台大家伙一开口，就管他叫“主人”。

李东的第一反应是……

“大佬，你该不会是把ai给搓出来了吧？”

但随即又反应了过来。

不对。

ai这东西，可不是说你随手搓一门编程语言就能顺带玩出来的。

别说牛顿那个时代，就算是现在他自己这个时空。

全球最顶尖的那几个实验室，背后堆的都是天文数字级别的算力、海量的训练数据、再加上几十年积累下来的一整套数学框架。

随随便便的一个本科生，给他一台电脑，让他搓一个能对话的ai出来？

做梦。

李东想了想，决定试探一下。

【大学科研中】：牛顿爵士，您说这台大家伙会喊您主人，它还能说什么别的吗？

牛顿的回复隔了大概半分钟才过来。

【艾萨克&183;牛顿】：就简单的对话。

【艾萨克&183;牛顿】：但它学语言学得很慢，慢到让我都想砸掉它。

【艾萨克&183;牛顿】：我每天要反复教它成百上千遍，它才肯记住一个新词。

李东越听越不对劲了。

要知道，现在这个世界的ai，最不怕的就是语言。

去年十一月，openai正式推出gpt-35，直接往全球的科技圈里扔了一颗炸弹。

这玩意儿的原理说穿了其实很简单。

用一个超大规模的神经网络，在海量的互联网文本上做下一个词的预测。

你给它一句话的开头，它告诉你下一个字最可能是什么。

你再给它下一个字，它接著告诉你再下一个字。

就这么一个字一个字地往外吐。

但就是这么一个接龙游戏，在参数量堆到一千七百多亿（抱歉各位，我没找到35的数据，只找到了30的数据）、训练语料堆到数万亿词元的时候，突然就涌现出了让所有人都看不懂的能力。

写代码、翻译、解题、写诗、角色扮演……

一夜之间，整个行业都在尖叫。

国内的几家大厂根本坐不住，从去年底开始就在玩了命地追赶。

百模大战，山雨欲来。

而所有追赶者走的路，其实都是同一条……

堆参数，堆算力，堆数据，用人类几千年的文字喂出一个“懂语言”的庞然大物。

正因为这条路的第一道门槛就是语言，所以几乎所有现代ai一出生，语言能力都是它最不用愁的那一块。

可牛顿现在告诉他……

他的那台大家伙，对语言学习得贼慢？

这有点不对吧？

李东心里隐隐有种直觉。

【大学科研中】：牛顿爵士，冒昧地问一下……您到底是怎么做到让它开口跟您对话的？

这回牛顿的回复就来得很快了。

【艾萨克&183

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