第一千八百一十四章（2/2）

哪怕現在晶片、感應器裝置、神經連接器的材料都已經有跨時代進步，但只要將智能程序AI加載進入個人智能終端，後續的測試還是會影響到使用者。

而大夏官方能夠同意我們進行商業銷售的個人智能終端，不僅沒有智能程序AI的接入許可，也不能夠有任何複雜程序的裝載。

只允許簡單操作九州所有智能系統的智能家居電器連結，允許用戶在佩戴SR1或者K1頭盔之後，不用手操作，用神經意識就可以簡單操作，看到虛擬內容，透視外部環境，實現增強現實與真實世界的融合……」

感慨之中，顧青對這第一代可商用的個人智能終端並不太滿意。

當初他還打算把這個產品做得再優秀一點，到時候直接以高價銷售給這些富豪精英用戶。

現在看來，大夏官方對神經連接技術有很多顧慮和擔憂，同時也不希望九州科技的產品「脫離群眾」。

不過，對於這個決定，顧青是理解的。

但是在這方面虧損的收益，他也想到了在其他方面賺到。

在思緒發散到這裡之後，顧青並沒有繼續發散下去。

他立馬收回思緒，開始認真研究起了AI。

並且這一次，他沒有做復盤，而是暫時忽略了自己的知識體系技術，開始在個人資料庫裡面，學習夏為科技的盤古大模型和OpenAI的ChatGPT。

「夏為盤古大模型的創始人是搞雲人工智慧領域的科學家，一開始選擇和NLP和CV兩個賽道之後，就確立了三項核心設計原則。

一是模型要大，可吸收海量的數據，這樣才能夠有足夠的經驗；二是網絡結構要強，能夠真正發揮出模型的性能；三是要具有優秀的泛化能力，可以真正落地到各行各業的工作場景。

這些選擇是理性的，夏為在AI領域已經深耕多年，全棧技術，積累多，資源足夠多。

從組建團隊，到擁有核心專家團隊，項目立項，研發一年時間就有了超大規模預訓練模型，這的確不容易。

等等，夏為一開始弄了 30億參數的視覺預訓練模型，以及與循環智能、鵬城實驗室聯合開發的千億參數、40TB訓練數據的中文語言預訓練模型？

20多名博士、30多名工程師，再加上其他幾十個專家人物，那這個研發技術是比較快。

夏陰星曆1021年9月23日，夏為發布了夏為雲盤古藥物分子大模型，這件事我居然沒有印象？

夏為雲聯合大夏科學院浦東市藥物研究所，共同訓練的夏為雲盤古藥物分子大模型對市面上真實存在的17億個藥物分子的化學結構進行預訓練，在化學無監督學習模式下，實現結構重構率、合法性、唯一性等指標全面優於現有方法……

當時我研發的玄武還在解析硬體半導體領域的相關材料？」

顧青突然發現，負責給他整理每日新聞的某個AI程序，工作上好像有些問題。

(本章完)