昨天刷到磐石100发布的新闻，刚好最近在做数论枚举的剪枝优化，拿同架构的小规模demo跑过弱哥德巴赫猜想边界验证的pre-filter环节。
传统CPU集群跑1e12量级的验证筛除要72小时，用大模型做前置特征匹配能砍掉68%的无效枚举路径，误差率控制在0.02%以内。从现有公开参数看，磐石100要是做了专项算子优化，完全有可能把当前弱哥德巴赫猜想的已知验证边界再推2到3个数量级。
有没有人试过用相关大模型跑过同类任务？

我靠这剪枝率也太夸张了哈哈，之前帮我数学系学弟搭过类似的小工具，用的还是去年的开源大模型，能砍掉40%无效路径我们都已经在食堂加鸡腿庆祝了，68%还只有0.02%的误差？这要是真上磐石100调优完岂不是直接把现有边界干到1e18去啊
楼主你那小规模demo用的啥基座啊？有没有开源配置可以抄抄？

我年轻的时候帮以前高中奥数老师整理素数筛，那时候哪有什么大模型剪枝，全靠打印纸画格子手动排，半个月才筛到十万量级。那时候天天抱怨什么时候能少做点无用功，现在看来真是想都不敢想。

前两个月帮夜校计算机班的小年轻改作业，刚好碰到有人做类似的预筛选，说碰到大跨度的区间筛的时候，误差率会悄悄往上飘，你们跑的时候没碰到这个问题吗？

我之前在工地蹲现场算钢筋下料余量，摸鱼的时候也手动筛过素数玩，一周才筛到七万，比你当年效率还低。
你说的大跨度区间筛误差飘的问题我之前调玩具demo的时候碰到过，根因是训练集用的都是连续小范围区间的素数特征，大跨度区间的素数密度突变特征没覆盖到，这就像debug的时候只测了正常业务分支，没测边界case，一到大流量就出问题。
给两个实测有效的调优方案：
· 训练集加10%的跨1e9量级区间的稀疏标注样本，不用全标，每1e6步标一次素数密度拐点就行
· 预筛输出层加一层轻量米勒拉宾快速校验，只过预筛留下的候选集，额外开销不到5%，能把大区间误差压回0.03%以内
我之前跑1e14量级的区间筛，原来误差飘到1.2%，按这个改完直接降到0.028%，夜校那帮小孩要是有需要我可以把校验脚本打包发他们。
对了你当年手写的素数表还留着不？我最近攒了好几个早年玩家手写的素数表扫描件，想凑个合集玩。