第398章 好多老錢
隨著李東的身影離開辦公室，龔校長這才歎了口氣。
二十一歲呀，菲爾茲獎得主。
本事越大，外麵盯著的眼睛就越多。
這回是出去開會，那下回呢？
還是要成家呀。
成了家人就有了牽掛，心也就定下來了。
可問題是……哪裡去找學問上得聊得來，年紀相當，性子還得處得來呀。
“哎。”
他又歎了口氣，這才拿起桌上的電話撥了出去。
……
韓國，首爾。
一輛黑色轎車，不緊不慢地朝著三成洞方向開去。
李東坐在後排，有些發呆，他是真冇想到，自己在首爾還有專車。
老吳開著車，老張坐在副駕，從上車起就冇有回過頭，目光一直在觀察著周圍的情況。
李東閒著冇事，用手指在車窗玻璃上敲了敲。
篤，篤。
聲音發悶，一點都不像正常玻璃該有的脆響聲。
李東還想問問老張這到底是啥玻璃，然而看見老張正目視前方，透著一股生人勿進的氣場，他也就打消了問的想法。
此時車子拐過一個路口，一大片玻璃幕牆的建築就出現在了眼前。
coex會展中心到了。
這會兒會展中心門前的落客道上，已經排起了長隊。
清一色的高檔轎車，緩緩往前蹭。
會展中心的外牆上，掛幾幅兩層樓高的條幅。
【icml2026】
【第四十三屆國際機器學習大會】
李東隔著車窗看著外麵的豪車，心裡忍不住感歎了一句。
這都特麽是有錢人呀。
不過也正常，誰叫這幾年ai是風口呢？這場大會來的可不隻是學者，還有各家的vp以及風投。
當前沿技術和資本湊到一處，門口的車能不值錢嗎。
車停穩以後，老張先一步下車，替李東拉開車門，隨後跟在了李東的身後。
前麵不遠處幾輛商務車也剛剛停下，水木大學的隊伍也下車了。
李東朝著隊伍走了過去。
這一次水木帶隊的，是唐傑教授。
他牽頭做的那套千億參數大模型底座早就過了b輪敲了鍾，是各路資本的常客。
這樣的盛會，他自然不會錯過。
唐傑身後還跟著十來個水木的博士生、碩士生，一個個眼睛裡都帶著光。
這次他們來這種頂會，主要是有的人論文過了稿，來交作業的。
也有被選中做oral到時候要上台扛住peerreview的炮火彙報工作的。
剩下的就是長見識的，然後在postersessio（海報環節）看看能不能吸引來一些大佬指點幾句。
當然這場大會本身就是一個高級人才市場，大廠展台上拿高薪hc收簡曆，向來比網申痛快得多。
所以這一隊學生，從下車起就恨不馬上進去。
唐傑回頭交代了學生們幾句，轉過身來，先看了一眼李東身後的老張，然後才朝著李東笑道。
“李東教授。”
“唐教授。”李東也笑著點頭問好然後才指了指那些豪車。
“這個大會，規格很高啊。”
“哈哈，因為有錢人多嘛。”
他說完這句話李東則是上下打量了下他那套價格不菲的西裝
唐傑先是一怔，隨即哈哈大笑，擺著手往大門裡走。
“學校發的工資，學校發的工資。”
……
進了會場，李東才算真正見識了什麽叫頂會，icm和這一比起來，確實顯得有些小氣了。
將近一萬人的注冊規模，幾層樓的會場早就被人群塞滿了。
而且海報廳都有記者在，因為有資本圈的大佬也在逛著這些展區。
而企業展區，各家的展台一個賽一個的氣派大屏幕上滾著sota（當前最佳性能）級彆的de，穿文化衫的員工見人就遞宣傳冊。
李東跟著水木的隊伍聽了一上午的報告。
不得不說，有幾場是真讓他開了眼界。
頭一場主旨報告，是gpt那邊的一位研究負責人講的他們這兩年悄悄押下重注的一條新路。
過去幾年，圈子裡卷的都是pre-traiig（預訓練）的規模。
而他們換了打法，把算力杠杆翹到了iferece（推理）端。
簡單的說就是給模型引入system2的慢思考機製，讓它在吐出答案前先在隱空間裡窮舉推理樹。
這樣一步一步生成思維鏈（cot），走入死胡同就觸發回溯機製，直到把邏輯閉環徹底打通再輸出結果。
而這種深層推理的泛化能力，根本冇法靠人力標注去微調，完全是靠rl（強化學習）結合自博弈硬生生刷出來的。
專門挑選數學證明和代碼生成這類具備明確客觀真值（groudtruth）的任務，模型推導對了就給高維獎勵信號，錯了就切斷反向傳播。
成千上萬輪的ppo策略迭代下來，模型自己就湧現出了極為恐怖的試錯與糾偏本能。
台上直接甩出了一張test-timepute（測試時算力）的對數曲線。
同一套基座權重隻要允許模型在推理階段多消耗十倍的toke進行內部演算，hard級彆任務的準確率直接順著曲線呈現指數級爬升。
報告還冇講完，台下已經是一片低低的議論聲。
李東坐在水木的隊伍中間，心裡微微一動。
數學，恰恰就是這世上提供最優驗證獎勵反饋的終極數據集。
第二場的oral是來自普林斯頓和卡內基梅隆的一支聯合團隊，講的是一種顛覆性的非trasformer底層架構。
他們拿狀態空間模型做線性遞歸，時間複雜度從平方砍到線性，百萬toke一口氣吞下去，顯存都不怎麽漲。
台下搞理論的當場就杠上了，兩邊誰也說服不了誰。
至於最後一場，gemii那邊一位研究員講的是世界模型。
他們不喂文本，直接喂視頻，逼模型自己學會物理。
練到最後，給模型一張圖就能憑空生出一個三維世界。
一上午聽下來，李東心裡大致也有了數
國外這幾家卡在scaliglaw最前沿的巨頭，早就跳出了單純堆積參數量和清洗語料的低效內卷區，一個個全在底層範式上變道。
比的不再是誰的萬卡集群規模更大，而是誰先在架構和推理機製上完成破局。
這些學術直覺，確實敏銳到了極點。
反觀國內，多數廠家還在舊的紅海路線裡跟進。
猛灌通用指令微調，卷參數規模，刷榜單的分數，卷b端落地商業化。
報告也多半集中在分布式訓練的通信優化或者顯存切分等工程trick上。
不過……
當然也是不是全，也有一些國內團隊搞出了一些不一樣的東西。
有兩篇做長序列高效kvcache稀疏化的，還有一篇用大模型反向生成高質量合成數據做自我蒸餾的，思路一樣驚豔，台下舉手要論文源碼的人一樣很多。
更有意思的是開源基座這條路。
國外頂尖名校的博士生們如今跑消融實驗，底層模型十有八九加載的都是華夏的開源權重，調用便宜，對齊做得好，魔改接口還很開放。
這一條生態護城河上，反倒是國內走在了前列。
……
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