送走潘思后，陈林回到自己的办公桌前，长长地舒了一口气。
白迁和潘思，两个技术大牛，都搞定了!
接下来，就该正式启动AI项目了。
……
然而，陈林很快就发现，事情并没有他想象中那么顺利。
11月10日，周一上午。
演海公司的会议室里，陈林、白迁、潘思三人，第一次坐在了一起。
会议室不大，一张长条形的会议桌，周围摆了十几把椅子。
此刻，陈林坐在主位，白迁和潘思分坐两侧。
孙宇、黄依依、云清、沈妍四人，则坐在稍远一些的位置，作为旁听。
陈林环视了一圈，率先开口:
“今天把大家叫过来，主要是想讨论一下，我们接下来AI项目的技术路线。“
“白博士，潘博士，你们两位都是这个领域的专家，我希望能听听你们的意见。“
白迁和潘思对视了一眼，随即几乎是同时开口:
“我先说——“
两人说完，又同时停了下来。
气氛，瞬间变得有些微妙。
陈林见状，笑着打了个圆场:
“要不，白博士你先说?“
白迁点了点头，推了推眼镜，清了清嗓子。
“那我就直说了。“
他从背包里掏出平板电脑，点开了一个PPT文件，投屏到会议室的大屏幕上。
“我认为，如果我们要做一个全新的AI大模型，那么首先要做的，就是在架构上进行革新。“
屏幕上，出现了一张复杂的架构图。
白迁指着图上的几个模块，开始详细讲解:
“目前主流的Transformer架构，虽然在并行计算和长距离依赖捕捉上有优势，但它的参数利用效率非常低。“
“而且，Transformer的自注意力机制，计算复杂度是O(n²)，这导致了在处理长文本的时候，计算成本会呈指数级增长。“
“所以，“白迁的语气变得无比坚定，“我们必须要设计一种全新的架构，来解决这些问题。“
他点开PPT的下一页，上面是一大堆数学公式和架构示意图。
“我这几年一直在研究的，就是一种基于动态稀疏激活机制的新型神经网络架构。“
“简单来说，就是让模型在推理的时候，不需要激活所有的参数，而是根据输入的内容，动态地选择需要激活的部分。“
“这样一来，计算效率可以提升数倍，同时模型的容量也能得到大幅增加。“
白迁说得非常投入，整个人都散发着一种学者的光芒。
然而，坐在对面的潘思，脸上的表情却越来越古怪。
等白迁终于讲完，潘思立刻开口了:
“白博士，恕我直言。“
他的语气很客气，但话里的意思却一点都不客气。
“你说的这些东西，我在学术界见得太多了。“
“每年都有无数的论文，声称自己设计出了某种'革命性'的新架构。“
“但最后呢?“
潘思摊了摊手，脸上带着一丝嘲讽的笑意。
“绝大多数，都只是在实验室里跑跑toy model，根本没办法应用到实际的大规模模型训练中。“
“为什么?“
他没等白迁回答，便自顾自地继续说道:
“因为这些所谓的'新架构'，往往在理论上很美好，但在工程实现上，要么是训练不稳定，要么是推理速度太慢，要么是对硬件的要求过高。“
“总之就是不实用!“