第楚月睡醒，收到了中介发房产信息。
了以防万一，楚月在凌夜对面买了一栋一样别墅。
原主存款些够，但好在她一个积极向上一直努力工作，优秀履历做担保以及算错余额，中介也非常想促成单，走了点关系，贷款下了。
中介了赚取佣金绞尽脑汁，昨天签了协议，下午就去了银行，今天，就可以办理过户。
他可能真很缺钱。
过也，一个闹中取静别墅，坐落在市中心远位置，大三千万价格，足以让他成交一笔一年用发愁了。
说得谢谢环保政策，若因个政策，安装正常套房子价格，绝对无法用区区三千买下。
一切看起那顺理成章，那种顺畅感让楚月更加坚定了自己猜测信息。
既然如此，她大概清楚个副本该通过了。
她悠哉悠哉地复了一下中介信息，然走到厨房给自己煎了个蛋。
她租个公寓虽然远了一点，但胜在环境错。
因一片都新开发区，所房子都最高七层，所以视野很好很开阔。
光可以正好透过一侧窗户洒进，照在身上暖洋洋。
光被玻璃边框切割开，案板上个光模样。
冷油下锅，等待微微起泡，楚月将蛋磕破放入锅中。
撕拉——
顿时一香味充了房间。
点幸福。
楚月阖上眸子，感受着一刻小确幸。
总能总想着悲惨未，&xe001忽略掉当下幸福。
再次睁开时，蛋边缘处些微微金黄。
时间刚好，楚月将蛋翻了个边。
另一边面包也烤好了，发出了叮一声。
楚月慢悠悠地从橱柜里拿去盘子和杯子，将面包先放上，再去夹刚煎好蛋，然再盖上面包。
一个简单汉堡就做好了。
路过冰箱时候拿出一瓶牛，坐在小台开始吃起早餐。
边吃边刷着今新闻。
个地图些大，甚至涉及到邻国。
那小子国动向应该很重要。
所以楚月筛选了一下新闻方向，尽量查询关海外新闻。
时，个新闻引起了楚月注意。
漂亮国居然研在研发抗丧尸病毒疫苗？
楚月些无语。
本丧尸呢，研个干嘛？
而且，他们天天拍丧尸片。
脑子病吗，要钱多花完如送给自己好了……
说……
楚月神闪了闪。
些国家生化武器她知道，甚至拥专门实验室。
他们野心，言而喻。
《第世界》最早就用与真实世界1：1引玩家注册购买头盔。
….
个副本世界许在自演化过程中，了一样未也一定。
毕竟在2060年，ai发展到了一个恐怖地步。
最开始无在意大模型。
所词成了一个点，就像世界上任何一处纬一般，只两个数值，就可以准找寻到所处位置。
在大模型里，每个词成了词向量。
就比如狗个词，与最相近就猫，猪，牛，马等。
而在此外，距离更远一些词。
当然，它和狗组成意义词概率，就更低了。
些词相关，基于维基百科数据统计得。
显然，每一个词都会被一堆无意义词围绕。
那想让大模型智能化，只能先将数据量堆上去再说。
每个词在大模型n维空间里，都自己位置。
而决定个词真正意思，由上下文决定。
但个词围绕量太大了，办呢，在当年最初时候用了一个变压器transforr。
理解们说出句话意思，将每个字都向量化。
假设十个字，那就生成10个768个数字数列。
然喂给transforr，输出，再输入给第层transforr，如此重复，断地深化理解。
一共96层。
简单说就每个词成768个数字，穿越96层，每层9216次作。
但在，一个词向量从768升级到了12288个数字数列。
然重复96次，数据量直接爆炸到类无法想象唯独。
其实在了解大模型时候，楚月相信脑自然进化而了。
一个12288数列向量词，在进入第一层transforr，中间隐藏层49152个神元。
也就说，在进入第一层transforr再出去，获得了12亿个权重参数。
可怕吗，才第一层，95层。
最出结果，1750亿个。
而，只一个词。
而大模型就，在1750亿个通道里，找到最准确，最符合正确意思同往下一个词。
而恐怖地方就在于，大模型确实类造，但至今任何一个者团队，能理解它到底如何实现？
自此，工智能开始成一个黑箱。
能知道它竟理解所说话，但它就理解类了。
传统工智能，程序员编写，据类逻辑去进行运转。
但大模型，完全自主自发行，它自己去找到们所说话真正义。
（说比较简单，兴趣可以自己研一下，在赘述。）
就像个游戏一样，许一开始它可控，设计师原型师笔下产物。
可忽然一天，它自己进化了。
就像大模型一样，它自己升级自主进化，成了们完全理解了东西。
所以游戏才会失控，所以里世界，才会真实世界。
因它早就——
成真实世界了。
“叮铃铃。”
楚月手机响了。
她当下手中面包，接听了电话。
“您好，xx公司HR，恭喜您通过了最一场面试。”
“请在明天十点前准时到公司报告，办理入职手续。”
楚月眸微微弯起。
看很顺利。
“好，知道了。”
.
...
了以防万一，楚月在凌夜对面买了一栋一样别墅。
原主存款些够，但好在她一个积极向上一直努力工作，优秀履历做担保以及算错余额，中介也非常想促成单，走了点关系，贷款下了。
中介了赚取佣金绞尽脑汁，昨天签了协议，下午就去了银行，今天，就可以办理过户。
他可能真很缺钱。
过也，一个闹中取静别墅，坐落在市中心远位置，大三千万价格，足以让他成交一笔一年用发愁了。
说得谢谢环保政策，若因个政策，安装正常套房子价格，绝对无法用区区三千买下。
一切看起那顺理成章，那种顺畅感让楚月更加坚定了自己猜测信息。
既然如此，她大概清楚个副本该通过了。
她悠哉悠哉地复了一下中介信息，然走到厨房给自己煎了个蛋。
她租个公寓虽然远了一点，但胜在环境错。
因一片都新开发区，所房子都最高七层，所以视野很好很开阔。
光可以正好透过一侧窗户洒进，照在身上暖洋洋。
光被玻璃边框切割开，案板上个光模样。
冷油下锅，等待微微起泡，楚月将蛋磕破放入锅中。
撕拉——
顿时一香味充了房间。
点幸福。
楚月阖上眸子，感受着一刻小确幸。
总能总想着悲惨未，&xe001忽略掉当下幸福。
再次睁开时，蛋边缘处些微微金黄。
时间刚好，楚月将蛋翻了个边。
另一边面包也烤好了，发出了叮一声。
楚月慢悠悠地从橱柜里拿去盘子和杯子，将面包先放上，再去夹刚煎好蛋，然再盖上面包。
一个简单汉堡就做好了。
路过冰箱时候拿出一瓶牛，坐在小台开始吃起早餐。
边吃边刷着今新闻。
个地图些大，甚至涉及到邻国。
那小子国动向应该很重要。
所以楚月筛选了一下新闻方向，尽量查询关海外新闻。
时，个新闻引起了楚月注意。
漂亮国居然研在研发抗丧尸病毒疫苗？
楚月些无语。
本丧尸呢，研个干嘛？
而且，他们天天拍丧尸片。
脑子病吗，要钱多花完如送给自己好了……
说……
楚月神闪了闪。
些国家生化武器她知道，甚至拥专门实验室。
他们野心，言而喻。
《第世界》最早就用与真实世界1：1引玩家注册购买头盔。
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个副本世界许在自演化过程中，了一样未也一定。
毕竟在2060年，ai发展到了一个恐怖地步。
最开始无在意大模型。
所词成了一个点，就像世界上任何一处纬一般，只两个数值，就可以准找寻到所处位置。
在大模型里，每个词成了词向量。
就比如狗个词，与最相近就猫，猪，牛，马等。
而在此外，距离更远一些词。
当然，它和狗组成意义词概率，就更低了。
些词相关，基于维基百科数据统计得。
显然，每一个词都会被一堆无意义词围绕。
那想让大模型智能化，只能先将数据量堆上去再说。
每个词在大模型n维空间里，都自己位置。
而决定个词真正意思，由上下文决定。
但个词围绕量太大了，办呢，在当年最初时候用了一个变压器transforr。
理解们说出句话意思，将每个字都向量化。
假设十个字，那就生成10个768个数字数列。
然喂给transforr，输出，再输入给第层transforr，如此重复，断地深化理解。
一共96层。
简单说就每个词成768个数字，穿越96层，每层9216次作。
但在，一个词向量从768升级到了12288个数字数列。
然重复96次，数据量直接爆炸到类无法想象唯独。
其实在了解大模型时候，楚月相信脑自然进化而了。
一个12288数列向量词，在进入第一层transforr，中间隐藏层49152个神元。
也就说，在进入第一层transforr再出去，获得了12亿个权重参数。
可怕吗，才第一层，95层。
最出结果，1750亿个。
而，只一个词。
而大模型就，在1750亿个通道里，找到最准确，最符合正确意思同往下一个词。
而恐怖地方就在于，大模型确实类造，但至今任何一个者团队，能理解它到底如何实现？
自此，工智能开始成一个黑箱。
能知道它竟理解所说话，但它就理解类了。
传统工智能，程序员编写，据类逻辑去进行运转。
但大模型，完全自主自发行，它自己去找到们所说话真正义。
（说比较简单，兴趣可以自己研一下，在赘述。）
就像个游戏一样，许一开始它可控，设计师原型师笔下产物。
可忽然一天，它自己进化了。
就像大模型一样，它自己升级自主进化，成了们完全理解了东西。
所以游戏才会失控，所以里世界，才会真实世界。
因它早就——
成真实世界了。
“叮铃铃。”
楚月手机响了。
她当下手中面包，接听了电话。
“您好，xx公司HR，恭喜您通过了最一场面试。”
“请在明天十点前准时到公司报告，办理入职手续。”
楚月眸微微弯起。
看很顺利。
“好，知道了。”
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