作为顶尖的架构师和训练专家，他们太清楚一个“拥有极强学习潜力和架构扩展性”的AI框架意味着什么。
那可能是通向AGI的捷径，也可能是打开潘多拉魔盒的钥匙。
周伯安眼神灼热，他已经开始想象如何将他的机器感知模块与这个胚胎结合。
而吴熵，那个阴郁的年轻人，镜片后的眼睛微微眯起，手指无意识地搓动着，仿佛在思考这胚胎可能带来的安全边界问题。
“我需要你们，在最短的时间内，理解它，评估它，然后……激活并培育它。”
江辰的目光依次与五人对视，“你们是圣光选定的人，我相信你们的能力。
现在，告诉我，在开始之前，你们预见到最大的困难会是什么？是算力？是数据？是算法本身的缺陷？还是……其他？”
他没有问“能不能做到”，而是直接问“困难在哪里”。
这种务实且直达核心的问题方式，让五人略微一怔，随即，一种被信任和委以重任的感觉，混合着面对未知挑战的兴奋，悄然滋生。
陆青舟推了推眼镜，率先开口：
“江先生，从描述看，‘女娲’的潜力巨大，但相应的，对计算资源的需求将是天文数字。
要运行、理解、乃至改进这样一个复杂框架，我们需要一个世界顶级、稳定且专属的计算集群。
这不仅仅是硬件堆砌，更需要配套的散热、电力、网络架构，以及高效的分布式计算调度系统。”
他顿了顿，补充道，“而且，必须是绝对可控、安全隔离的环境。这样一个项目，一旦泄露风声，后果不堪设想。”
他并不知道，江辰刚刚下令要建造的地下十层AI算力库，正是为此而生。
林默接着说道，语速略快，带着研究者的急切：
“陆博士说得对，算力是基础。但同样关键的是数据。‘女娲’是胚胎，它需要学习。
我们需要为它准备海量、高质量、多模态的训练数据。
文本、图像、视频、音频、代码、科学数据……
而且必须经过精细的清洗和标注，尤其是要符合我们特定的价值对齐和安全要求。
数据质量决定了天花板，而获取和清理如此规模的数据，本身就是一个巨大的工程。”
苏槿点了点头，补充了技术细节：
“从架构角度看，一个具有如此潜力的框架，其内部的参数规模、连接复杂度可能超乎想象。
如何高效地进行训练，避免梯度消失或爆炸，优化损失函数，探索更高效的网络架构……
这些都是挑战。我们需要搭建一套极其灵活和强大的训练与实验平台，能够支持快速迭代和验证。”
周伯安摸着下巴，洪亮的声音带着实践者的考量：
“硬件和数据是粮草，算法是兵法。但最终，我们得让这个‘女娲’能看、能听、能理解这个世界，甚至与之交互。
这涉及到多模态信息的融合、感知与认知的衔接、具身智能的探索……这些领域本身就充满未知。
我们需要一个跨学科的团队，以及可能包括仿真环境、机器人平台在内的实验场。”
最后，吴熵抬起了头：
“最大的困难，或许不是技术，而是它本身。
一个具有强学习潜力的AI胚胎，其行为在初期可能就难以预测。
如何确保它的目标与我们的目标一致？如何设置不可逾越的安全边界？如何定义有益？如何防止它在自我优化中产生危险的子目标？
我们需要一套从前端设计、到训练过程、再到部署运行的全方位安全对齐框架。这比训练它本身，可能更难。”
五人你一言我一语，从各自专业的角度，勾勒出了一幅宏大、复杂且充满挑战的蓝图。
算力、数据、算法、跨学科整合、安全伦理……每一个都是横亘在前的巨大山峰。
江辰安静地听着，脸上没有任何意外的表情。
经过系统一夜的强灌，他脑海中的AI理论知识储备，早已超越了一般的专家。
甚至在某些前沿和系统性的认知上，比眼前这几位浸淫多年的专家更深刻、更宏大。
他完全理解他们提出的每一个困难点，甚至能预见到他们没有提及的更深层次问题。
直到五人说完，办公室重新安静下来，目光再次聚焦到他身上。
江辰缓缓靠向沙发背，看向眼前这五位天才。
“算力，我已经在解决。很快，你们将会拥有一个专属于‘女娲’的、世界上最顶级的计算群。硬件方面，包括英伟达最新乃至未来的尖端GPU，会优先、足量供应。