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2025年1月，还有一件事对徐辰影响很大。
这个月，发生了一件科技界的大事。
各大国内主流新闻APP的头版头条都在推送一条消息：
标题，充满了科技感与冲击力。
【「中国AI的『GPT-4时刻』？DeepSeek-R1横空出世，性能全面超越，并宣布开源！」】
「DeepSeek-R1？」徐辰的眉毛，微微一挑。
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在过去的几个月里，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM），如同平地惊雷，在全球范围内，掀起了一场前所未有的科技革命。
【大语言模型……AI……】
徐辰的心中，泛起了一丝好奇。
他虽然主攻的是纯粹数学，但对于这些代表着人类科技最前沿的「时髦」玩意儿，也并非一无所知。
他打开电脑，搜索到了DeepSeek-R1的开源论文。
他饶有兴致地，开始阅读起来。
论文的前半部分，是关于模型训练所使用的数学理论。
「……我们采用了改进的『注意力机制』（AttentionMechanism），其核心，是将输入序列中的每一个词向量，都映射到『查询（Query）』丶『键（Key）』丶『值（Value）』这三个向量空间中。通过计算Query与所有Key的点积相似度，并进行Softmax归一化，来得到每个Value的权重……」
【嗯，有点意思。】徐辰的眼中，闪过一丝了然。
【这个思路，本质上是线性代数中『投影』与『加权平均』思想的一种精妙应用。它通过点积来衡量向量间的『相关性』，再用Softmax函数将这种相关性转化为概率权重，从而让模型能够动态地聚焦于输入序列中最关键的部分。】
「……在优化器（Optimizer）的选择上，我们采用了Adam算法，它结合了『动量法』（Momentum）和『RMSProp』的优点，能够自适应地，为不同参数，调整学习率……」
【原来如此。】徐辰点了点头。
【这可以看作是常微分方程中『梯度下降法』的一种高级变体。它引入了『动量』这个物理概念，模拟一个在损失函数曲面上滚动的小球，利用惯性冲过平坦区域和局部极小值点，从而加速收敛。而自适应学习率，则相当于为这个小球，在不同陡峭程度的路面上，配备了智能的刹车和油门系统。】
论文中那些在AI工程师看来，极其高深复杂的数学原理，在徐辰这个LV.2级别的「数学家」眼中，却如同庖丁解牛，每一个结构，每一处关节，都清晰可见。
他只花了不到半个小时，就将论文中所有的数学部分，全部吃透，甚至还能举一反三地，思考出几种可能的改进方向。
【整个大语言模型，从数学上看，可以被视为一个极其高维的丶非线性的函数逼近器