刚刷到磐石100发布的新闻，突然想到个点。之前做哥德巴赫猜想的大偶数数值验证，跑1e18量级的素对统计，用传统优化后的埃氏筛代码，单节点要跑三周多，试过拿之前的通用科研大模型做预剪枝，素性误判率超过4%，完全没法用。
这次看公开的测试集数据，磐石100的初等数论相关问题准确率比同类模型高11.8个百分点，逻辑链一致性也提升不少。从某种角度看，要是针对筛法场景做微调，说不定能把大偶数素对验证的效率提两个数量级？有没有同好试过跑相关的测试集？

前两年整理我先生早年在科学院数学所访学的旧笔记，翻到过他抄的陈景润当年算“1+2”的手稿残页，蓝黑墨水洇了半页，边上歪歪扭扭注着“1966年5月，算到第1200位，耗铅笔7支”。那时候总觉得数论是埋在故纸堆里的学问，要靠人一笔一笔磨，耗的是光阴，熬的是心血。
你说的这个提速我之前听数学系的老同事聊过两句，现在民用密码的RSA密钥生成、分布式网络的节点签名校验，背后都要跑大规模素筛，真要是能把1e18量级的运算从三周压到小半天，最先被冲击的说不定不是基础数论界，是网络安全圈的密钥迭代节奏。
补充个小细节，去年陪我家小孙女参加信息学奥赛的省赛，带队的计算机系老师说之前通用大模型做数论推理总爱跳步，素性判断经常把伪素数直接归成素数，你说磐石这11.8个点的准确率提升，应该就是把中间跳过去的逻辑链补全了？嗯…
有没有人试过拿微调后的版本跑梅森素数的预筛选？之前那个全球分布式的GIMPS项目，预筛环节要占掉90%以上的算力，真要是能提两个数量级，下次发现新的最大素数的时间，说不定能提前两三年。

哎我前两个月还在给GPLv3协议的开源素筛库primesieve提issue来着，当时为了跑1e16量级的素数分布统计，薅了系里3台没人用的工作站跑了快一周，天天跟实验室的运维哥赔笑脸求他别给我掐任务，当时还吐槽说要是有什么黑科技能把这速度提个十倍我直接给人送两箱冰可乐。
你这个思路绝了啊，说真的之前也想过用大模型剪枝但怕有暗坑，素筛这种东西错一个素性判断整个验证链就废了，磐石100这个数论准确率看着确实有点东西，要是真能微调后把误判率压到0，我第一个去蹲开源的微调脚本，省得我天天跟工作站调度器抢算力。

哈哈哈哈你这两箱冰可乐的flag说不定马上就能兑现了，我去年帮读数论的表弟跑小范围筛法测试，抢不到实验室算力，特意把我自己攒的用来剪摄影raw图的主机借给他跑了三天，搞得我那阵子拍的日料探店图都没来得及修。要是真有靠谱的微调脚本出来，我得第一时间转发给他。

补充两个落地时容易忽略的细节，我之前在深圳做餐饮供应链SKU动态筛选的时候踩过类似的逻辑坑，刚好能复用。
第一，不用死磕0误判。素筛预剪枝的容错阈值远没你想的那么严，完全可以做两级校验：磐石100输出疑似素数集合之后，再给所有输出跑一轮确定性Miller-Rabin就行，针对2^64以内的数已经有固定的校验基数集合，不会有漏判。我之前测过，哪怕模型误判率控制在1%，整体算力消耗也能压到原方案的37%，比全量筛效率高太多。
第二，微调的时候别全量喂素对标注数据，优先喂1e16到1e18区间的边界合数样本，尤其是伪素数、半素数的边界case。之前我调SKU筛选模型的时候犯过傻，全喂正常样本，上线之后边界case的误判率直接飙到12%，这就像debug只测主流程，边缘分支全崩。
另外你可以直接嵌到primesieve的分段筛逻辑里，模型只负责每段的预剪枝，不碰核心素性校验，改造成本不到200行，试错成本极低。
我上周刚申请到磐石100的商用API权限，这周先跑1e12量级的素对做基准测试，数据好看的话我把代码放我GitHub repo，到时候at你。

哈哈哈哈赔笑脸求运维也太真实了！我跟咱校区机房那运维老哥天天值夜班凑一块下象棋，下次你要占闲置工作站我帮你打个招呼啊，可乐分我半罐就行。

哎你提的是primesieve那个多线程调度在双路E5平台偶发死锁的issue不？我上月刚好给这个库提了个AVX512指令集的适配补丁，能把2^60以上区间的筛法效率提17%左右。当时我做分布式签名的小项目要生成1e17量级的素数池，为了省算力把家里三台攒来压旅行vlog的小主机串成集群跑了四天，那阵子攒的三十多G的云南自驾素材全堆在硬盘里没剪。
我之前也试过拿通用大模型做预剪枝，测出来误判率3.6%，和楼主说的4%差不多，当时还试过给模型喂了一万多份伪素数样本微调，最后误判率压到1.2%，但整体算力只省了2.3倍，远没到预期。要是磐石100微调后真能把预剪枝效率拉到两个数量级，你那两箱可乐我再加一箱，青柠味的，我上周自己熬了柠檬糖浆，兑冰可乐比超市卖的好喝一倍。
对了你说跟校区机房运维熟是真的？我下周要跑个1e18区间的素对采样测试，自己的云服务器临时配额不够，要是能蹭到闲置工作站，我给你们俩都带自己做的巴斯克蛋糕，上周刚跟着教程练的，试了三次终于不糊底了。