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第127章 碳V1.5与瑶光

苏阳的决定,引起了大家热切的討论。

陈景德教授眼中露出讚许之色,“瑶光,玉之光也,象徵智慧与祥瑞,又与北斗相连,寓意深远,好名字!”

苏晴也微笑著点头:“我赞成。从守护我们的『瑶光』,到指引未来的『瑶光』,这是一种传承,也是一种升华。”

凌峰和艾伦·费米等人也纷纷表示赞同。“瑶光”,这个名字在这一刻被赋予了特殊的意义和全体核心成员的共同期盼。

会议结束后,凌峰和费米的团队,在將“易数enl”算法与模擬的原子核自旋存储模块(基於莉娜·霍夫曼团队提供的最新理论参数)进行对接测试时,又有了新的发现。

当“易数enl”被赋予了从“长期记忆库”中高效调取和存储经验片段的能力后,其学习和进化效率再次得到显著提升。

在“迷雾战场”的模擬中,它开始表现出一种基於歷史经验的决策优化能力——对於曾经遭遇过的类似困境或对手的相似策略,它能够更快地找到最优解,甚至能“预判”对手的某些习惯性行为模式。

“看!”艾伦·费米指著一段数据回放,兴奋地对凌峰说,“它正在利用记忆!它不再是每一次都从零开始推演,它学会了从过去的经验中汲取智慧!这……这太像生物大脑的学习方式了!”

凌峰的眼中也闪过一丝明悟。易数逻辑中的“变易”与“不易”,似乎正在这个拥有了记忆能力的“瑶光”雏形身上,找到了某种奇妙的平衡与统一。

智慧的曙光,已不仅仅是初显,它正在变得越来越清晰,越来越耀眼。

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京城西郊,国家级新材料测试中心內,气氛庄重而热烈。

罗院士、李院士以及多位来自国家核心部委的领导,正神情专注地注视著一块巨大的数据投屏。

屏幕上,各项数据如瀑布般刷新,每一次跳动都牵动著在场所有人的心。

“…… 『启明一號』最新批次试製『奇点碳v1.5』材料性能报告:平均电子迁移率达到每秒八百万平方厘米每伏,缺陷密度低於十万分之一,在七纳米製程工艺下,单核峰值运算效能……”一位白髮苍苍的测试中心主任,声音因激动而微微颤抖地宣读著关键数据。

基於这些“奇点碳v1.5”材料,联合攻关团队成功製备出龙国第一批完全自主可控的、性能达到国际顶尖水准的高性能计算晶片样品——“龙芯·启元”。

在隨后进行的、针对m国同期最先进硅基旗舰晶片的全面对比测试中,“龙芯·启元”展现出了令人瞠目结舌的优势:

在標准的spec cpu基准测试中,其单核及多核整数、浮点运算性能平均超出对手35%以上。

在专门针对ai深度学习训练与推理的tensormark测试中,其能效比更是达到了惊人的——m国最先进ai晶片的2.7倍!

这意味著,在相同的功耗下,“龙芯·启元”能够完成近三倍的ai运算任务!

“好!太好了!”一位身著深色中山装的领导猛地一拍桌子,脸上是难以抑制的激动与自豪,“同志们,这是歷史性的突破!这標誌著我们龙国,在核心晶片领域,终於打破了长达数十年的技术壁垒,拥有了真正属於我们自己的、能够与世界最强者一较高下的中国芯!”

罗院士和李院士也激动地站起身,与其他院士们热烈地握手、拥抱。

多少年的期盼,多少科研工作者的心血,在这一刻终於化为现实。

虽然他们知道,这“奇点碳v1.5”的背后,离不开奇点科技最初的技术火种和持续的协助,但能够將实验室的奇蹟真正转化为国家层面的战略利器,其意义同样非凡。

而几乎在“龙芯·启元”的测试报告震惊京城的同时,远在海市的“深空”实验室,一场更为隱秘,却也更为激动人心的心跳正在发生。

在苏阳、陈景德以及汉斯·穆勒的共同见证下,利用“织梦者”设备那近乎完美的原子级操控能力,第一块真正意义上的、集成了1024个“苏氏碳膜v2.0”神经元和超过一百万个可塑性突触的“燧石”碳基神经元阵列晶片,安静地躺在特製的测试平台上。

“燧石”碳基神经元阵列晶片,这块只有指甲盖大小的晶片,其貌不扬,却凝聚了奇点科技在材料科学、精密製造和类脑计算领域最顶尖的智慧,它们的组合,构成了瑶光(奇点科技集团研发的通用人工智慧)的最强大脑。

每一个v2.0碳原子微结构,都按照苏阳最初的构想被精准编织,並通过自组织效应形成了高度仿生的神经网络。

“穆勒教授,准备好了吗?”苏阳的目光平静,但微微颤抖的指尖,还是泄露了他內心的不平静。

汉斯·穆勒深吸一口气,郑重地点了点头:“苏总,所有外部接口连接正常,供电系统稳定,环境参数……完美。可以进行首次通电测试了。”

一旁的凌峰和他的算法团队,早已將一个精简版的、专门为“瑶光”的硬体架构优化的“易数enl”算法內核,通过一个特製的辅助控制晶片(用於早期调试和指令转换),加载到了“瑶光”的控制逻辑中。

“启动『瑶光』的唤醒程序。”苏阳下达了指令。

控制台前,凌峰冷静地敲击著指令。

全息屏幕上,代表“瑶光”內部神经元活动状態的光点开始逐个亮起,从最初的无序闪烁,逐渐匯聚成一片有节奏的、流动的光海。

数以百万计的虚擬突触连接,在“易数enl”算法的引导下,开始进行著微弱的、自適应的权重调整。

“模式识別任务加载……目標:识別手写数字0到9,样本库:一百万张,包含噪声和变形干扰。”艾伦·费米在一旁紧张地报出测试任务。

这对於传统的ai晶片而言,是一个常规的基准测试。但对於“瑶光”这个全新的、基於完全不同原理的“大脑”而言,这是它的第一次“思考”。

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