会议室里陷入了短暂的安静，高管和股东们都在消化着奥特曼的这番话。
片刻后，坐在会议桌右侧、负责核心算法研发的技术副总裁格雷格推了推鼻梁上的眼镜，主动开口接过了话头。
“山姆说得很客观。我们现在的TranSfOrmer架构虽然好用，但它在处理高维空间映射和非线性的数学逻辑时，效率确实太低了。”
“工程团队的程序员们每天都在尝试修改损失函数，或者调整注意力机制的权重，但这些都只是在修修补补。”
格雷格看了一圈众人，提出了一个他在技术部门内部酝酿已久的建议：“那如果这样的话，为了打破目前的僵局，我认为我们最好跳出纯粹的计算机工程思维，从外部找一位真正的顶尖数学家，来深度参与我们的底层程序编写。”
“找数学家写程序？”一名资深的华尔街股东挑了挑眉，有些疑惑地问道。
“不，准确地说，是提供数学理论指导。”
格雷格耐心地解释道，“对于那些纯数学领域的学者来说，让他们去敲代码搞编程，可能确实没什么用，那不是他们的强项。”
“但是，大模型归根结底是一个庞大的高维矩阵运算。数学上的短板，最终还是要回到数学本身去解决。”
格雷格的眼中露出几分期待：“我们能不能在全世界范围内，寻找一个对于泛函分析、高维微分几何以及代数拓扑学等方面有着深刻造诣的专家？”
“让他带领一个专门的理论小组，结合我们的算力优势，从数学底层为我们重构一套全新的算法模型，专门用于我们自己的下一代AI。”
“只要数学结构上实现了大幅度优化，不仅逻辑推理的短板能被补齐，甚至连训练算力的消耗都能呈几何级数下降。”
听到技术副总裁的这番分析，在座的几位高管纷纷点头。
这个思路在理论上确实切中了要害。
用更先进的数学工具去替代目前笨拙的算力堆砌，向来是科技跃升的捷径。
这时，坐在长桌中段的另一位高管，负责企业战略规划的董事大卫开口说道：“格雷格，我承认这是个好办法。从基础学科寻找突破口，符合我们公司的长远利益。但是，落到实际执行层面，人选的话，我们去找谁呢？”
大卫翻开面前的笔记本，列出了现实的困难：“常春藤盟校和麻省理工学院里确实有不少拓扑学和泛函分析的终身教授，但那些老学究大多习惯了象牙塔里的纯
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