SLRM带来的经济价值足够大的前提下。

    ……

    随后，徐辰又思考了一下，SLRM应该还有其他2个问题。

    一个是泛化能力的边界。

    SLRM的强大，创建在“逻辑可形式化”的基础上。

    对于数学题、逻辑题、代码生成这种有着严格规则的任务，它简直就是神。

    但是，对于那些模糊的、感性的、没有标准答案的任务呢？

    徐辰目前在这几个测试集中能有较好表现，本质上是因为这些数据本身含有逻辑信息，可以训练模型。

    但是，现实世界中的逻辑关系千奇百怪。

    比如“猫”。在生物学上，它是猫科动物；在文学上，它可能是“高冷”的代名词；在网络文化里，它甚至是“主子”。

    而且有些场景就是天然弱逻辑的，比如写诗，比如闲聊，比如情感咨询。

    SLRM的几何约束太强了，它象一把铁钳，死死地卡住了模型发散思维的翅膀。它不允许模型说任何“逻辑不严谨”的话，哪怕那是修辞，是比喻，是艺术。

    “成也逻辑，败也逻辑。”

    “看来，未来还需要设计一个更灵活的‘调度器’，让模型知道什么时候该用SLRM，什么时候该放飞自我。但这又是一个巨大的工程量。”

    ……

    另一个问题，是训练数据的匮乏。

    徐辰目前能跑出SOTA，是因为他用的这几个数据集（SNLI、LogiQA等）都是经过人工精心标注的高质量逻辑数据。

    但是，这种数据在海量的互联网文本中，占比极低。

    想要让SLRM真正具备通用的逻辑能力，就需要海量的、复盖各种领域（法律、医学、常识）的逻辑数据来训练。

    “没有数据，SLRM就是个空壳子。”

    “而且，不同的逻辑问题下，逻辑的判断归属是不一样的。这依然需要强大的参数量来拟合。”。

    “如果要记住更多的逻辑，可能要把SLRM扩大到7B，甚至70B，再配合海量的逻辑数据。“

    “到时候，它和Transf

    “也就是说一个7B的transforr架构的模型，加之7B的SLRM模型，组合起来，可能有超过100B参数的能力。”

    “但是……我是没有能力搞到这么多数据了。”

    ……

    经过一番实操，徐辰得出了结论：

    “这个模型学术成果价值比较强，走产业化路线，还有很大的空间。”

    “不过，因为是系统出品，我对这个方向的产业化还是比较有信心的。”

    徐辰又转念一想，“现在这样，作为学术成果，其实刚刚好。”

    “既展示了颠复性的潜力，又留下了足够的改进空间给后来人。”

    “这，才是一篇顶级论文该有的样子。”

    他甚至可以预见，这篇论文一旦发表，将会养活多少嗷嗷待哺的AI方向研究生。

    “《基于SLRM的医疗问答系统优化》、《SLRM在法律文书生成中的应用》、《一种改进的Guel-Box几何嵌入算法》……”

    徐辰掰着手指头数了数，忍不住笑出了声。

    “光是把SLRM里的几何图形换成‘球’、‘锥’、‘高斯分布’，就能水出几十篇论文。”

    “再把应用场景换一换，从数学题换成代码生成、换成情感分析，又能水出几百篇。”

    “更别提那些搞硬件加速的，搞模型量化的，搞分布式训练的……这简直就是给整个AI圈送了一波‘全家桶’级别的选题啊！”

    “我这哪里是发论文，我这是在给全球AI界创造就业岗位啊！”

    “功德无量，功德无量。”

    徐辰双手合十，一脸慈悲。