无条件信任，相信对方能够带领腾讯在人工智能的登月再度突围，给予了一切能给的资源支持。
赵松下或者说所有腾讯参与进来的工程师内心都会有所怀疑，那就是你很牛没错，航天和数学领域的顶级大佬，也有GraphAI的博士学位，但你真的能驾驭LLM，能搞出和ChatGPT相提并论的大模型吗？
更进一步来说，大家从安排的住宿时间就能够看出来，公司提供的住宿半年时间，意味着腾讯给如此多资源的时长是半年，半年就要看到成果。
大家内心都会有所疑惑。
“诸位，我就不做太多自我介绍，我叫林燃，这次由我带领大家进行我们自己大模型的研究，我把它叫做阿尔法。
我的目标是在三个月内，构造出一款比GPT更好的生成式人工智能。
我们拥有的算力比不上OpenAI，那么我们就要从算法的层面做优化，要从数据的角度做优化。
同时我们还需要解决ChatGPT存在的问题，要消除人工智能的幻觉，要提供更智能的回答，要具备更优秀的能力。
总之在未来半年时间里，我需要各位的配合和协助。
我固然是大脑，我来构建它的算法和底层架构，但需要各位配合，做其他工作。”
在大模型上，大脑固然是最重要的，但其他的工作也不可或缺，像数据准备，模型集成和部署，代码生成测试与调试，全栈开发和自动化。
需要这些工作，帮助LLM从实验室走向实际应用。
“我们可以采取将模型分解为多个专家子模块，仅激活部分参数，路由机制选择专家处理输入，扩展到动态MoE，再引入自适应路由，进一步降低推理成本.”
“压缩Key-Value缓存，通过潜在表示减少注意力机制的内存占用，同时保持多头并行，再通过集成知识图谱的方式来缓解幻觉，同时优化低算力训练”
“使用8位浮点格式进行计算，结合更高精度积累以避免精度损失，细粒度量化策略扩展到FP4/INT8混合”
“MoE中无辅助损失的均衡策略，确保专家利用率高，而不引入额外训练负担，扩展到无监督均衡，应用于边缘AI训练”
“同时预测多个后续token，densify训练信号，提高数据效率，结合链式预