远不得不深入去研究算力系统的ai模型训练过程因为当一个黑盒子表现出问题，但你又找不到问题的时候，那你就只有钻进这个黑盒子去看
    虽然，这个黑盒子，很复杂
    林远怀着忐忑的心情让系统展示了详细的训练过程
    “这”
    林远瞪大了眼睛，眼前虚空浮现的ar影像中，那代表模型的结构图形竟然在变化
    ai模型训练本质上是用算力卡将采集到的数据，扔进预设的一个模型里头计算
    模型可以被粗略的当成是一个公式（反正只要你愿意，你甚至可以把整个宇宙看成是一个公式）
    所以，ai模型训练简化到极致就是：y=f(x)
    x代表采样数据
    f代表模型
    y是计算结果
    现实中的ai模型训练是在训练过程中改变f的参数，比如：f=2x+1，跑着跑着就会变成：f=3x+1但绝对不会跑着跑着变成f=3x+1/x+1
    除非人为改变模型后重新跑训练
    但是，算力系统在训练的时候特么地把f的模型结构给改了
    也就是说，f这个公式随着训练原来一直都在变化那既然是在变化，那算力汇率能固定就有鬼了
    这就好比，一台电脑，竟然能跑着跑着更改自己的cpu结构
    这，，，林远脑中顿时冒出一个难以置信的想法
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