有一位被几人簇拥着，很有书卷气质的男子举起了手，他动作优雅，但说出来的话语却充满了尖酸刻薄的味道。
“要不然，还是请李晓军教授先说说吧，毕竟李教授曾经宣称他的拟合准确率达到了百分之一百，后来不知道为什么，却又突然撤回了这一声明。”
台上的人大多都哄笑了起来，台下的人却只安静地看戏。
在这个会场中，李晓军是第二个知道王栋这副面孔后真实身份的人。
因为前不久，王栋刚刚顶着这副面孔跟他私下里见过面。
而让台上的李晓军涨红了脸庞的这番来自同行的嘲讽，真正应该背锅的恰恰是王栋本人。
事情是这样的。
经过漫长而艰辛的努力，王栋终于在破解这台神秘机器的软件架构方面取得了重大突破。
他找到了一个非常关键的模块。
那是一个底层模块。
机器要处理的所有数据，都需要先经过这个底层模块进行预处理，然后才会被送往上层各个模块做进一步分析。
他至今还没有发现例外的情况，而且这个模块的处理结果非常有意思。
它能把无论什么格式的数据都映射为一些固定长度的向量。
这些向量的维度是固定的，但向量的个数并不固定。
比如输入一段语音可能会输出两根向量，而输入另一段语音就可能输出三根向量。
王栋发现，无论是语音、图像或其它有结构无结构数据，无论何时输入，同一个输入映射得到的输出向量集合都是一模一样的。
无论是向量的个数，还是向量的内容。
如果对输入数据加一些微小的噪声，只要没有到影响其内容的地步，它映射出来的输出向量也不会发生改变。
反之，如果改变了部分属性，比如同样的语音内容但换了一个不同的说话人，或者同样一只狗的照片但换了一个拍摄地点，输出向量的集合中，总有些向量是不变的，代表未改变的那部分内容，但也总有一些向量发生了改变。
在进行了大量的数据分析后，王栋终于确认，这不是一个简单的数据预处理模块，而是一个智能解译模块。
它能对任意形式的数据进行解译，把数据中承载的所有信息都识别理解出来，然后用向量的形式表示出来。
也就说，这些向量所构成的表示空间，就是机器所理解的世界。
通过这个智能解译模块所得到的，是在其理解的世界中的一种语义表示。
越相近的事物，在这个语义表示空间里，距离总是越接近的。
比如同一个人的两段内容相似的语音，输出的每个向量要不然完全相同，要不然就非常相似。
王栋曾经尝试过，基于这个模块得到的语义表示，对计算机领域各种分类任务，利用地球上已有的机器学习算法，几乎都能达到了百分之一百的识别效果。
所以，这个底层模块才是这台神秘机器的智能核心。
只要破解了它，掌握了它，在人工智能方面，人类就能达到与机器同等的技术水平。
王栋猜测，支撑这个智能解译模块的很可能就是一个通用的预训练模型，或者类似的东西。
通过它就能够实现从物理层级的世界到概念层级的世界的跨越。
这就是地球上人工智能学者一直梦寐以求的那种模型，一个通用的底座，实现对所有数据的智能解译，进而就能够支撑所有的下游分析任务。
然而，当王栋询问机器这个智能解译模块的工作原理时，却什么信息反馈也没有得到。
王栋一筹莫展，机器不配合，这就是一个打不开的黑盒子。
唯一能采用的策略，也只能是根据输入和对应的输出数据，想办法拟合出这个解译模型了。
他先是采集了几万亿的成对数据用于拟合实验。
随后，他便不遗余力，穷尽一切可能，开始了一段百折不挠的尝试之旅。
即使有机器的帮助，这一破解过程也是极其艰难和缓慢的，王栋几乎遍历了所有的数学和计算机方法。
即使如此，当他把拟合准确率提升到67%之后，这个指标说什么也无法再提升了。
这个结果把王栋逼得吃不下睡不着，整个人近乎疯魔。
后来，还是在于丽珍的劝说下，他把这个任务发布了出来，才得以恢复了正常的作息。
这是神国向大众发布的第一个任务。
除了数据外，他做过的所
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