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第135章 逻辑与生成的结合（第1页）

虽然方博被那一夜速成的代码震得怀疑人生，但在徐辰眼里，屏幕上那个正在跑的demo，其实……

很简陋。

甚至可以说是“丑陋”。

“demo虽然跑通了，证明了『逻辑嵌入这条路是可行的。但是，”徐辰看著代码里那几行关於盒子体积的计算公式，眉头微微皱起，“这个数学模型，太粗糙了。”

现在的模型，是用“超矩形”来表示概念。比如“猫”是一个小盒子，“动物”是一个大盒子。

这种表示法虽然直观，但在数学上有一个致命的缺陷——梯度硬截断。

当两个盒子完全没有交集时，体积重叠为0，梯度也瞬间变为0。这就意味著，反向传播在这里断掉了，神经网络学不到任何东西。为了解决这个问题，徐辰在代码里加了一个很丑的“平滑项”，但这只是权宜之计，治標不治本。

“这就像是用一堆方块去拼一个圆，无论怎么拼，边缘永远是锯齿状的。”

徐辰的数学强迫症犯了。

“必须要优化。我需要一个更『光滑的几何结构。”

他的大脑飞速运转，lv。2的数学直觉开始接管键盘。

“为什么非要用盒子呢？”

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“逻辑的本质是『偏序关係。在向量空间里，能完美表达偏序关係的，不一定是闭合的盒子，也可以是……锥！”

“或者，引入高斯分布，利用kl散度来衡量包含关係？”

“不，高斯分布也不够好，它的尾部衰减太快，难以表达传递性。”

徐辰在草稿纸上画了几个图形，最终，他的笔尖停在了一个特殊的流形结构上。

gumbel-box（甘贝尔盒子）。

“如果引入极值理论中的gumbel分布来对盒子的边界进行模糊化处理，就能让原本刚性的边界变得『柔软且处处可导。”

“这样一来，逻辑推理就不再是生硬的『是或『否，而是一个连续的概率流！”

……

“不过，还有一个逻辑上的漏洞。”

徐辰看著屏幕上新生成的gumbel-box模型代码，敏锐地捕捉到了一个潜在的问题。

“如果我把逻辑边界变得『平滑了，变成了一个连续的概率流，那这和传统的transformer有什么本质区別？transformer也是输出一个概率分布，预测下一个词是『猫的概率是80%，是『狗的概率是20%。”

“如果我的模型也只是输出一个软绵绵的概率，那它依然可能会在那20%的时候胡说八道。”

“必须要有一把锁。”

徐辰的眼神变得犀利起来。

他迅速在代码的输出层之前，插入了一个全新的模块——逻辑门控单元。