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第95章 笔试（第3页）

Z1=x·w1+b1

A1=ReLU（Z1）

Z2=A1·w2+b2

output=Z2#假设输出层无激活

然后他用Numpy风格写出代码，注意了矩阵乘法的维度匹配。

写完后反复检查了几遍，确认没有错误。

提交时，时间还剩12分钟。

最后一部分是开放问答题，1道，限时30分钟。

题目是：“请谈谈你对当前AI大模型（如Gpt系列）发展的理解，并分析其在工业落地时面临的主要挑战及可能的解决方案。

字数不少于500字”

。

林晨看着题目，眼睛亮了。

这不是死记硬背能答的题，需要真正的思考和见解。

他闭上眼睛，快速整理思路——过去几个月，他不仅学了技术，也看了大量行业分析、论文解读。

苏婉帮他订阅的《人工智能前沿》周刊，每期他都仔细阅读。

他敲下键盘：

“我对AI大模型发展的理解基于三个维度：规模扩展、能力涌现与成本约束……”

开头定下框架，然后展开：

“规模扩展遵循‘缩放定律’，参数数量、数据量和计算量同步增长带来性能提升，但边际效益递减已现端倪。

能力涌现是大模型最引人注目的特征，如思维链、代码生成、跨模态理解等，这些能力并非显式编程，而是从海量数据中自组织产生……”

写到这里，他想起自己开发的量化投资系统——本质上也是用小规模模型在特定领域（金融时序数据）尝试捕捉“涌现”

的规律。

这个联想让他下笔更有底气。

“工业落地挑战主要包括：1.计算成本极高，训练与推理能耗巨大；2.模型黑箱性导致可靠性难以保证，在医疗、金融等高风险领域应用受限；3.数据隐私与安全问题；4.与现有It系统集成难度大……”

针对每个挑战，他提出了自己的思考：

“对于成本问题，除了硬件优化和模型压缩，更根本的可能是重新思考架构——是否所有任务都需要千亿参数模型？领域特定的小而精模型组合可能是更经济的路径。

对于可靠性，可解释AI（xAI）与形式化验证结合或是方向。

隐私问题可通过联邦学习、差分隐私等技术缓解……”

他越写越投入，几乎忘了这是场考试。

这些思考是他深夜阅读论文、在技术论坛与人辩论、看着自己开发的系统运行时逐渐形成的。

虽然零散，但有自己的逻辑。

写到“大模型不应被视为万能解决方案，而应作为基础能力层，与领域知识、业务逻辑、人类专家形成协同系统”

时，系统提示还剩5分钟。