“夸张？这何止是夸张！“
白迁深吸了一口气，努力让自己平静下来，但语气里依旧掩饰不住那种发自内心的震撼。
“陈总，我刚才把您发给我的文档，从头到尾看了一遍。“
“我必须说，您这套新架构，从数学原理上来说，比现有的attention机制要精妙得多！“
白迁说着，把平板电脑递到陈林面前，指着屏幕上的某一段公式。
“您看这里，您引入的这个'自适应权重分配函数'，它可以根据输入序列的实际特征，动态地调整局部attention和全局线性递推之间的权重比例。“
白迁的眼睛越来越亮。
“这意味着，模型可以根据不同的任务场景，自动找到最优的计算策略！“
“处理短文本的时候，多用局部attention，保证精度；处理长文本的时候，多用线性递推，降低复杂度！“
“而且，这个切换过程是平滑的、连续的，不会出现传统混合架构那种生硬的拼接感！“
白迁说到这里，整个人都激动得有些语无伦次了。
“还有这里！您在推导的时候，引入了一个'信息熵正则化项'，它可以从理论上保证，模型在降低计算复杂度的同时，不会丢失关键信息！“
“这......这简直就是神来之笔啊！“
陈林听着白迁滔滔不绝的解读，心里也挺高兴的。
虽然这些东西，对他来说，只是【小小数学家】自动生成的解答过程。
但能得到白迁这种级别的专家的认可，说明自己这一个多月的努力，确实没有白费。
“白博士，你既然已经看完文档了，那咱们是不是可以开始讨论一下，接下来的验证流程了？“陈林笑着问道。
“对对对！“白迁立刻点头，“陈总，我刚才看文档的时候，就已经在脑子里开始规划验证方案了。“
他掏出自己的笔记本，飞快地翻到某一页，上面已经写满了密密麻麻的计划。
“我的想法是这样的。“
白迁指着笔记本上的内容，开始详细地讲解。
“首先，我们不能一上来就训练一个几百亿参数的大模型。那样的话，一旦中间出了问题，调试起来会非常困难，而且浪费的算力成本也会非常高。“
“所以，我建议先从小模型开始验证。“
“具体来说，就是先搭建一个1.5B参数量的迷你模型，用这个小模型来跑一遍完整的训练流程。“
白迁顿了顿，接着说道：
“在训练的过程中，我们可以把新架构训练出来的模型，和目前一些主流的开源模型进行对比测试。“
“比如，拿Meta开源的Llama系列模型，或者ALBB开源的Qwen系列模型，作为baseline。“
“通过对比测试，我们可以直观地看到，新架构在性能上到底有多大的提升，同时也能发现训练和部署过程中可能存在的各种问题。“
“把这些雷都踩一遍，流程都跑通了，我们再上30B参数量的中型模型。“
“到那时候，就可以真正验证新架构在大规模模型上的实际效果了。“
陈林听完白迁的方案，满意地点了点头。
“这个思路很稳妥，我赞成。“
就在这时，坐在不远处的潘思，听到了两人的对话，也走了过来。
“白博士，陈总，“潘思推了推眼镜，脸上带着笑意，“我这边有个好消息要告诉你们。“