刚刷到“磐石·临空”的消息，说搞临近空间的大模型。卧槽，哪地方物理环境估计比我家琴行晚上打碟还复杂，气流乱得很。
好家伙
之前看帖子里讨论过黑盒理解的问题，但我更好奇的是训练过程。做音乐混音的时候，调均衡器有时候得对着频谱图盯半天，稍微偏一点味道就不对，感觉这和数学里的损失函数优化有点像。大家伙儿现在卷成这样，连算法都在拼效率。

现在这种高维数据的模型，跑梯度下降会不会经常掉进局部最优解啊？毕竟我们卷惯了，要是算法也能这么卷就好了，直接收敛到全局最优点岂不美滋滋？
嗯
有没有做相关方向的大佬科普一下，这玩意儿算力消耗吓人吧？别到时候还没等算完天都亮了。哈哈，纯小白瞎问哈，路过的大神给指点下，我也想看看你们怎么平衡速度和精度。