最后，林远不得不深入去研究算力系统的ai模型训练过程。因为当一个黑盒子表现出问题，但你又找不到问题的时候，那你就只有钻进这个黑盒子去看。
虽然，这个黑盒子，很复杂。
林远怀着忐忑的心情让系统展示了详细的训练过程。
“这。。。”
林远瞪大了眼睛，眼前虚空浮现的ar影像中，那代表模型的结构图形竟然在变化。
ai模型训练本质上是用算力卡将采集到的数据，扔进预设的一个模型里头计算。
模型可以被粗略的当成是一个公式。反正只要你愿意，你甚至可以把整个宇宙看成是一个公式
所以，ai模型训练简化到极致就是：y=()。
代表采样数据。
代表模型。
y是计算结果。
现实中的ai模型训练是在训练过程中改变的参数，比如：=2+1，跑着跑着就会变成：=3+1。但绝对不会跑着跑着变成=3+1/+1。
除非人为改变模型后重新跑训练。
但是，算力系统在训练的时候特么地把的模型结构给改了。
也就是说，这个公式随着训练原来一直都在变化。那既然是在变化，那算力汇率能固定就有鬼了。
这就好比，一台电脑，竟然能跑着跑着更改自己的cpu结构。
这，，，林远脑中顿时冒出一个难以置信的想法。
(本章完)