永恒的舞动（Elegance in Timelessness）

作者：nicrosoft（农码生涯），同时在起点连载

第三章

下午，天空阴暗了下来，不久就开始下起了雨，优雅说的没错。

尽管天气不佳，林浩还是不得不去一趟华瑞银行。

华瑞银行是一家以创新驱动，服务卓越著称的金融巨头。它是中国最早在互联网上为个人客户提供全方位业务服务的银行之一。对于科技的探索与运用，使其在市场竞争中一直处于领先地位，它的 App 因其易用性和友好的用户界面被广大用户称赞。然而，银行的数据和信息极度敏感，使得他们无法使用通用的大模型人工智能为他们的客户提供服务。

这就是华瑞银行最初选择成为永恒智能的客户的原因。他们需要一个能在银行内部私有部署的人工智能模型，确保数据和隐私的安全。同时，这个模型还必须能为银行业务做垂直化的微调训练，提供更为精准的服务。

华瑞银行的模型还没有正式交付运行，目前还运行于 Alpha 测试环境中。林浩今天到现场是为了获取模型测试运行的日志，以便回公司做分析和优化。银行内部网络环境并不与外界连通，所以林浩只能冒雨打车前来。

日志的庞大程度远超林浩预期，当他终于完成打包和拷贝的任务，一看时间，已经是晚上七点。考虑到再去一趟公司时间上有些勉强，他决定直接带着数据回家。

刚进家门，林浩就迫不及待地呼叫：“优雅，你在吗？”

“是的，我在呢。”

虽然是机器产生的声音，但林浩感到亲切和温暖。他脱掉外套后，径直坐到了工作桌旁。

运行优雅的电脑，并不起眼，配置也有点过时。双三十二核 CPU，256G的内存，以及一块消费级的 RTX 10060 显卡。

林浩创造优雅的契机，是在斯坦福时读到的一篇论文——“Enlightened Neural Interaction & Comprehension Architecture（ENICA）”。

这是一种在深度学习架构基础上的新的人工智能技术，它在许多方面都优于传统的 GPT 模型。其中最重要的，ENICA 能极大地降低模型的训练和运行的硬件要求，它采用一种新的神经网络结构优化策略，理论上可以在相比 GPT 少得多的计算资源下实现对大型数据集的训练。同时，这种策略对模型压缩和优化，可以使得训练好的模型在消费级的硬件上流畅运行，从而大大降低了部署的门槛。

尽管这个理论非常吸引人，但原始的论文作者只是提出了一个理论框架，却没有详细地阐述如何将这个框架转化为现实工程化的方法。毕竟，从理论到实践的过程中有许多难以预见的问题需要解决。

当林浩第一次读到那篇关于 ENICA 原理的论文时，他被这个全新的视角所吸引，这个新思想的灵感使他深感震撼。之后，林浩义无反顾地将研究 ENICA 工程化作为自己的课题。他的硕士毕业论文就是关于 ENICA 工程化的一个阶段性成果——也就是优雅的第一版。硕士毕业后，林浩回到上海加入永恒智能，但业余时间仍然将全部精力投入在继续改进工程化 ENICA 的方法，他希望早日能将 ENICA 变成一种具有实际应用价值的技术。

今天早上的那次运行启动的优雅，就是完成了的优雅 2.0。