第143章 太恐怖了叭。。＆拿下！
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  第143章 太恐怖了叭。。＆拿下！
  为什么这么说呢？
  2014年，巴拉巴拉等人在lstm基础上，提出了“注意力机制”，解决了传统“序列到序列模型”的瓶颈问题。
  这一创新，为2017年出现的transformer架构，埋下伏笔。
  而transformer架构，正是后世大模型的核心架构！
  同时，lstm在语音识別、机器翻译等领域的成功应用，推动了深度学习框架的优化，
  以及gpu加速技术的成熟，为大模型时代奠定了工程基础！
  提前布局lstm，不仅可帮助极光，在当前建立技术壁垒，更能通过持续叠代演进，为后续切入ai大模型领域，积累宝贵的算法工程经验和数据资產！
  而算法和ai，前世今生都是洛川最感兴趣的领域！
  同时，如果能提前掌握sltm和transformer架构，还可推动国內gpu厂商的研发进度。
  比如，入股一家或几家国產gpu厂商，向他们开放模型底层优化需求，推动专用定製晶片的合作研发，从而实现硬体-算法协同优化。
  同时联合中芯国际等厂商，推动国產6工艺与gpu架构同步开发。
  此时的中芯国际，已经具备生產65nm工艺的能力了。
  產品刚刚通过良率测试，还需要一段时间才能进入量產阶段。
  这也是当前全球gpu厂商，普遍採用的工艺。