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第七十六章 科研辅助工具

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    第七十六章科研辅助工具(第1/2页)
    “池班长!”
    “池班长威武!”
    “请客!池班长必须请客!”
    高承宣和冯烨磊带头起哄,声音最大。
    其他同学也纷纷笑着附和,气氛热烈。
    顾雅琳老师适时宣布:“好!根据选举结果和大家的意愿,池宏同学担任班长,史少华同学担任副班长协助工作。至于团支书……”
    她目光转向冷景辰,“冷景辰同学,你经验丰富,就由你来担任吧?”
    冷景辰爽快应下:“没问题,顾老师,保证完成任务!”
    随着班委尘埃落定,顾雅琳宣布班会结束。
    冷景辰和史少华立刻走了过来。
    “恭喜啊,池宏。”冷景辰伸出手,脸上带着真诚的笑容,“实至名归。”
    史少华也用力点头,表情复杂但最终化为释然。
    池宏看着眼前热情洋溢的同学们,听着“池班长”的称呼此起彼伏,眉头微不可察地蹙了一下。
    “班长……”
    他内心无声地叹了口气。
    “我并不想当啊。”
    他理想中的大学生活,是图书馆、实验室、代码和公式构成的纯粹世界。
    班长?意味着无穷无尽的会议、表格、通知、调解……
    这些琐碎事务,对他而言是时间黑洞,是效率的敌人。
    可现在,全班全票通过,顾老师当场任命,冷景辰和史少华这两位前“竞争对手”都心悦诚服地来道贺。
    骑虎难下。
    按照常理,班长职务一旦接下,最少也得干满一年才能找理由卸任。
    ‘一年……’池宏感觉太阳穴隐隐作痛。
    好在……
    【科研辅助工具:方案可行性监测仪(初级)已激活!】
    冰冷的系统提示音在脑海中响起,瞬间冲淡了池宏心头的无奈和烦躁。
    池宏精神一振。
    “总算到手了!”
    他迫不及待地想要验证这个新工具的效果。
    至于班长的职责?走一步看一步吧。
    ……
    池宏刚回到502寝室,刚刚坐下,电脑右下角的QQ图标就闪烁起来。
    系统消息:
    “群主冷景辰已把你提升为“自动化0301”QQ群管理员了。”
    紧接着,史少华也抱着一个厚厚的文件夹,气喘吁吁地跑了进来。
    “池班长!这是……这是咱们班所有同学的最新资料,包括联系方式、家庭住址、紧急联系人……还有这几份,”
    他小心翼翼地抽出几份表格,“是申请助学金的同学填的贫困生申请表,需要你签字确认,然后汇总交到系里学工组……”
    史少华将文件夹郑重其事地放在池宏桌上,眼神里带着一丝不易察觉的……难舍?
    而池宏看着那堆资料,仿佛预见了自己将来一个月焦头烂额的样子。
    表格、签字、跑腿……
    这些行政事务,是他最不擅长也最不愿意碰的。
    但身份所限,他只能认命地点头:“知道了,我会尽快处理。”
    史少华叹了口气,落寞地走开了。
    池宏暂时将那些烦人的表格推到桌角。
    “先试试新工具!”
    他直接唤出了系统界面。
    一个半透明的、类似雷达扫描界面的虚拟屏幕悬浮在视野中,中心是一个不断旋转的淡蓝色光点,周围是代表不同成功率的扇形区域。
    池宏试着回忆起前世那篇著名的“人工智能神经算法”的圣经——《AttentionIsAllYouNeed》。
    这篇论文提出的Transformer架构不仅彻底颠覆了自然语言处理(NLP)领域,还推动了计算机视觉、语音识别等多领域的范式变革,成为各大模型的核心基础。
    (本章未完,请点击下一页继续阅读)第七十六章科研辅助工具(第2/2页)
    其核心是一种高效模拟神经元信息传递与整合的算法模型。
    “不管是工业机器人,智能制造,还是自动驾驶,高性能分析等,全都离不开AI的支持。”
    池宏结合2003年的技术水平——CPU主频、内存容量、硬盘速度、编程语言特性、主流框架限制——开始编写一份简化的、理论上的实现方案。
    手指在键盘上翻飞,一行行伪代码和逻辑框图在文档中快速成型。
    他试图将这个“未来”的算法,适配到当前的硬件和软件环境中。
    方案完成。
    池宏意念一动,启动了【方案可行性监测仪】。
    一道无形的扫描波束笼罩了电脑屏幕上的文档。
    视野中的虚拟雷达界面瞬间变化!
    中心的光点剧烈闪烁,发出刺眼的红光!
    扫描波束如同撞上了一堵无形的墙壁,瞬间被弹回!
    虚拟界面上,一个巨大的、血红色的“0%”跳了出来!
    下方滚动着清晰的诊断信息:
    【警告:方案可行性评估——无!】
    【核心障碍:硬件性能严重不足!】
    【关键瓶颈分析:】
    CPU计算能力:当前主流CPU浮点运算能力远低于算法需求阈值。并行处理能力不足。
    内存容量与带宽:算法模型所需数据吞吐量远超当前主流内存带宽上限。内存容量无法支撑模型参数加载。
    GPU通用计算:当前显卡核心架构设计专注于图形渲染,缺乏通用计算单元,无法有效分担CPU计算压力。
    存储I/O速度:机械硬盘读写速度成为数据加载和模型保存的严重瓶颈。
    软件生态:缺乏高效并行计算框架及底层数学库支持。
    【结论:在当前技术背景下,该方案不具备任何工程实现可能性。】
    看着那冰冷的“0%”和详尽的分析报告,池宏并没有太多意外。
    “果然如此。”
    他靠在椅背上,目光投向窗外。
    2003年……
    他脑海里浮现出此时最顶级的个人电脑配置:奔腾4HT3.2GHz,1GBDDR400内存,GeForceFX5950Ultra显卡,7200转IDE硬盘……
    这些在当下堪称梦幻的配置,在二十年后的人工智能模型面前,连玩具都算不上。
    “本地部署AI……”池宏低声自语,带着无奈的笑意,“就算是最省成本、最轻量化的DS模型,想满血流畅运行也得是RTX4080级别起步的显卡。”
    钱的问题只是小事,硬件代差才是鸿沟。
    “看来,这最强外挂……”池宏轻轻敲了敲桌面,“短期内是别想上线了。”
    他关闭了那份徒劳的方案文档,清空了屏幕。
    短暂的沉默后,他眼中非但没有沮丧,反而燃起了一种更炽热、更具挑战性的光芒。
    硬件!
    一切的瓶颈,归根结底,在于硬件!
    摩尔定律正在发挥作用,但速度还不够快。
    未来的智能时代,需要更强大的算力核心,更高效的内存架构,更快速的存储介质,更先进的制造工艺……
    池宏的目光变得深邃而坚定,仿佛穿透了时空的壁垒,看到了未来集成电路板上那纳米级的沟壑与晶体管。
    “看来,”他轻声自语,“这场硬件的工业革命……”
    “得等着我来做了。”
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