大屏幕左侧的终端窗口里，海量的英德翻译数据开始飞速滚动。
右侧的监控面板上实时指标变化。
“各位请看屏幕右侧的数据。”
“在完全抛弃循环和卷积结构、仅使用多头注意力机制的情况下，我们的模型正在并行处理所有的序列数据。”
台下不少人不由自主地坐直，想看得更清楚一些。
“大家都很熟悉正常RNN的处理速度，答案显而易见。”
Transformer的速度，足足是同类型RNN架构的四倍以上！
同步启动的BLUE测试分数也出来了。
和之前公布的分数相差无几。
这是在众目睽睽之下，用普通卡跑出来的数据？
众人面面相觑。
似乎......在适用性上，Transformer比他们想象中的还要强大。
岑言看着台下那些因震撼而呆滞的面孔。
“这就是自注意力机制的实际效果。”
岑言笑眯眯地扶了扶话筒。
“我觉得，它应该是完全超越了目前所有同类型产品的效率和准确率。”
岑言保持微笑。
“那么......”
“现在我们可以继续讨论理论了吗？”
讨论呗，谁还能讨论得过您啊。
岑爹。
第326章 你懂什么？你就评价上了！
“当然了，如果你们感兴趣的话，我也欢迎你们亲自上台试一试。”
岑言摊开双手。
他的自信很是强大，如果他是嘉豪，那起码也是自在极意豪的水平。
听到了岑言的话，前排几位学者一时意动，举起手后被岑言点名上台。
一位学者迫不及待坐下，开始测试。
一位，两位，三位。
一个一个地试过去，岑言根本没有任何阻拦，不管他们想用什么样的长难句来测试，岑言也完全没有压力。
Transformer在翻译精度、推理速度及并行计算效率上，完全是单方面碾压。
同期所有RNN模型的数据表现，在这套新架构面前完全不够看。
扬·道芬站在台下前排，看着大屏幕上的运行日志，双手抱在胸前，连连点头。
“我来试试。”
那位在开场前公开质询Transformer架构的老泰斗此时拨开人群，出声道。
会场内的人群自觉让开一条通道。
他迈着缓慢的步子上台。
还在查验数据的年轻学者们纷纷让开了位置。
老泰斗坐在电脑前，一声不吭。
所有人都在关注他的判断。
可时间一分一秒的流逝。
15分钟过去后，这位老泰斗也依旧只是看着，越看越沉默。
突然间，他站起身，没有任何人，也没有回应周围的目光。默不作声地沿着通道走向会场出口。
一言不发。
明明什么都没说，但又好像什么都说了。
他的离场，让原本还在观望的学者们开始交流起来。
Transformer或许正是未来！
但这并非代表着这场报告会的结束。
从一开始，岑言要展示的就不只是这一点东西。
“当然，如果只是机器翻译的话，那未免也有些太过于无趣了。”
岑言笑眯眯地让其他人下台，自己则是招了招手，继续开始讲解。
随着他的动作，屏幕切换，这次不是翻译，而是魔角石墨烯的扭转层级结构图。
“一直以来，材料科学的进步依赖于大量的试错和经验积累。这是一种低效的算力消耗。”
岑言切到下一页。
屏幕上展示出Transformer模型处理原子结构序列的动态演示。
“我们将原子排列信息转化为序列数据输入到Transformer中。自注意力机制能够捕捉到相隔甚远的原子之间的关联作用。在预测层间耦合能量的测试中，这套模型的误差不到2%。”
“Oh！My God......”
台下有人忍不住发出了轻呼。
这种直接将AI应用于前沿量子材料计算的实证案例，比单纯的机器翻译分数还要有说服力。
它展示了Transformer无与伦比的通用性和可拓展性。
岑言轻轻捏了捏手指，这动作明显学的乔帮主。
“你们知道的，这仅仅是一个开始。”
屏幕上的画面切换，变成了晨星实验室和群星智能的Logo。
“序列建模的终局，不在于将一种语言翻译成另一种语言，而在于理解和生成。”
这世界上最让人无法防御的。
不是前摇极长，就是0帧起手。
而此时此刻的岑言同时具备了这两种概念。
“晨星实验室和群星智能即将启动GPT计划。”
“Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练变换器。”
“通过海量无监督数据的预训练，外加特定任务的微调，未来的模型将具备自由文本生成能力。它能写出连贯的文章，能编写可执行的代码，能进行多步逻辑推理。”
台下的科技巨头技术高管们猛然对视。
他们很清楚这个概念意味着什么。
这意味着......真正的AI智能体！
曾经存在于科幻电影里的那些场景，将有可能被具现在现实生活当中。
人工智能将不会是人工智障，而是真正的......生产力！
报告会刚一散场。
岑言与周妍刚走出会场侧门，就被走廊里等待的人群堵住了去路。
各大顶尖高校的实验室主任、硅谷初创企业的技术负责人、知名科技公司的HR，拿着名片和邀请函挤上前。
“岑言先生！我们在旧金山有一处新建的算力中心，只要您愿意带团队加入，我们提供千万美元年薪和30%的原始期权！”
“岑教授，我是卡内基梅隆大学的代表。我们学校可以为您提供终身讲席教授的职位，外加独立定制的实验室配置。”
周妍挡在岑言身侧，礼貌地收下各种名片，岑言则面带微笑，不为所动。
他的目光一直锁定在两个年轻面孔上。
那两个年轻学者刚才在提问时展现出了扎实的功底和思维，从他们的态度也能感受到他们对于Transformer的兴趣和了解。
岑言主动朝着身周热情的掮客们微笑致歉，拨开人群走到那两名青年学者面前。
“你们刚刚在会上的提问很有意思。”
岑言递上名片。
两名青年学者受宠若惊，连忙接过。
“岑教授您好，我在斯坦福读博后，一直有关注您的AI云平台和Transformer。”
岑言笑着点头。
“如果你们对下一代生成式预训练模型感兴趣，随时可以联系我，我先走了。”
岑言带人离开，其他人又围追了上去，只剩这两个年轻人呆呆地看着岑言的背影，偶像突然的认可让他们没法回过神来。
当然。
没法回过神来的也不止他们两人。
岑言如此草率又直接地给出这样的风向标，今晚睡不着的大有人在。
不少企业在天亮之前就做出了决断。
放弃RNN，拥抱Transformer。
家人们，该选择飞升的路了！
但巨头之间亦有差距。
谷歌副总裁皮特，正满脸微笑地坐在岑言和周妍的对面。
“岑教授，很荣幸能约到您。”
皮特率先打破沉默，语气诚恳。
“我这次来，是希望能在专利授权和人才培养方面，与您达成深度合作。”
“罗伯特的事情我们也有所耳闻，您的开源也确实是一招妙棋。但开发通用大模型需要海量的算力和全球化的数据支撑。”
皮特微微一笑，很是自信。
“您应该也了解，谷歌拥有全球最大的数据中心和搜索生态。”
“只要群星智能愿意加入谷歌生态链，我们可以提供算力支持，出资收购部分股权，保证贵方团队的自主性......就像是DeepMind一样。”
皮特紧紧地盯着岑言。
其实在他心里，岑言团队的价值是超越其他的AI团队的，谷歌在AI这一块布局了如此之久，那么多的团队，竟然被岑言从零开始完成了反超。