第35章 兑换“神经元网络加速”技术！(2/3)
加速、针对特定指令集进行的计算优化……
这些知识，对于2008年的地球科技水平来说，绝对是超前且极具价值的！
林风本身就有深厚的编程功底，此刻在系统灌输和自身理解的双重作用下，很快就消化吸收了这份蓝图的核心内容。
他眼中精光大盛！
太值了！这450积分花得太值了！
表面上看，这项技术没有立刻带来新产品或新功能。但林风深知，对于一家以ai为核心竞争力的公司来说，什么最重要？
是迭代速度！
ai模型的训练，往往需要消耗大量的计算资源和时间。训练速度越快，意味着可以更快地验证新的算法思路，更快地优化现有模型，更快地响应市场需求，更快地将新的ai功能推向用户！
这“神经元网络加速技术”，虽然只是基础版，但足以让未来智能在ai研发的“军备竞赛”中，抢占先机！能够将训练时间缩短三到五成，这在ai领域，简直就是开了“加速挂”！
这将大大加快“智学星”中“ai家教”的进化速度，让它的对话更流畅、解题更智能、批改更精准！
更重要的是，这也为林风未来训练更复杂、更强大的ai模型（比如他心心念念的图像识别n模型、甚至未来可能涉及的自然语言大模型）奠定了基础！没有高效的训练手段，再好的算法蓝图也只是空中楼阁！
“这才是真正的核心科技啊……”林风喃喃自语，心中充满了力量感。
他立刻将陈斌和王靖叫到自己的办公室。
“林哥，什么事？”
林风将一份由他根据蓝图内容，并结合公司现有技术栈，“伪装”成的“关于提升ai模型训练效率的几点构想”的技术文档扔给他们。
“你们看看这个。我最近研究了一下，觉得我们目前的模型训练方式还有很大的优化空间。按照这个思路，调整一下我们的训练框架和算法，应该能把速度提上来不少。”
陈斌和王靖接过文档，仔细一看，顿时被里面的内容吸引住了！
虽然林风隐去了最核心的理论来源，但里面提出的诸多优化技巧和架构思路，对于他们这些刚接触ai领域不久的技术宅
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