第82章 自叠代智能体 【求追读】（1/2）

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2017年，大模型之父约书亚本吉奥提出transforr架构，生成式ai兴起。

2020年，gpt-3发布，证明电力越多，算力晶片越多，大模型参数就越强。

2022年，chatgpt彻底改变世界，首次让ai走进普通人的生活，生成式ai爆火，aigc產业也开始爆发。

2023年，百模大战，全球网际网路巨头疯狂砸钱买算力更新大模型。

2024年，多模態时代，文本、图像、语音、视频，都能实时理解並生成。

2025年，智能体时代，deepseek-r1发布，ai训练成本爆减至十分之一。

具身智慧机器人、会自动写代码、操控软体、办公的龙虾ai出现。

2026年，蒸馏ai，具有微弱自动叠代进化能力的智能体出现。

人工智慧发展到这一年，科幻电影中那种大规模agi机器人出现雏形。

人工智慧的发展史，每一个关键节点都清晰刻在陈宇脑海里。

眼下的2016年，人工智慧还处在深度学习的摸索阶段。

最广为人知的ai，水果的sir，小爱同学等ai助手只能执行简单指令，连语音识別都频频出错。

彼时，算力晶片远不如后世发达，gpu算力稀缺且成本高昂，大模型训练的基础设施一片空白。

但系统给了陈宇充足信心。

“有后世经验，没必要搞大模型，直接从self-evolvgagent，也就是自叠代智能体做起。”

按理说，不管是做什么，都是一步步往前走最稳当。

跨越式前进容易扯著蛋。

可ai大模型，参数小毫无意义，参数大了，又需要配套基础设施。

如果要搞大参数ai模型。

算力晶片他还能靠赋能，无成本一点点升级。

可基础电力

瀚宇科技只是一家身处羊城核心商圈的网际网路公司。

上万张算力晶片，需要500个机柜存放，占地面积有半个足球场大。

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每天耗电20万度。

能耗功率高达10兆瓦。

这相当於5万台空调同时运行，属於小型数据中心级別的耗电量。

为此，要专门接入220kv高压电线，自建变电站、配套解决低压配电、备用柴油发电等问题。

甚至整个电力系统的占地面积都比数据中心还大。

起码要四个足球场那么大的面积，才能放得下这套配电设施。

而且，建设电力系统，陈宇虽然也能赋能实体慢慢升级。

可这么做，容易让人发现异常。

一处空地，又没有建筑工程施工，突然冒出来一座变电站。

陈宇不想被抓去实验台切片，就只能够实打实砸钱配备电力系统。

可公司资金炼紧张，他哪有这个钱

那么，他就只有跨越式前进。

根据后世经验，从具有微弱自我叠代能力的蒸馏胚开始做起。

决定好方向，他来到公司机房，將赋能目標锁定在一台高性能伺服器上。

这台备用伺服器属於智剪云。

cpu：e5-2620v36核12线程

內存：32gb

硬碟：2tbsata+240gbssd

功耗：550w

这套配置9.2万，综合性价比最高。

他集中精神，调动系统面板中的50赋能点，对伺服器进行赋能。

【赋能对象：无命名伺服器】

【选择赋能方向：算力、內存、存储、供电、散热、带宽、架构...】

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