重生2010我脑中的AI太强了 第201章 加州理工

deepflow虽然是陈一然一年半前就发布的框架，但是其实一直没有做过什么大规模的学术推广。

只是默默地將它用在自己的各项技术中，各种论文使用则完全靠各个大学的“自来水”，利用和两家gpu的实际绑定，来默默地推广。

在没有搅局者的时候，这样放养也没什么。

但是现在谷歌的transformer开始了大规模的赞助推广，陈一然就不能置之不理了。

毕竟谷歌的策略相当的疯狂，不只是各种研究经费，他们甚至给好多学校送去了印著谷歌標识的咖啡机。

他们採用的是广撒网的策略，但凡是个正经学校，但凡有个正经cs专业，他们都会去爭取。

不管什么歪瓜裂枣的项目，他们多少都会给点钱，力求先搞出一些繁荣景象。

对於一些有点实力的州立大学，他们更是捨得下本钱，隨手就能送出千八百万的各种资源，只为了他们把实验区全部切换至transformer。谷歌方面已经宣布，今年会拿出五十亿美金，来进行transformer生態初步布局。

陈一然的策略和谷歌不同，他本身具有技术优势，没必要和谷歌打消耗战，只要保证技术不被埋没就好了。

所以他找的都是全美最强的一些学校，首当其衝的当然是硅谷大本营。斯坦福和伯克利陈一然都给了一定的资金赞助，来换取他们对於deepflow的支持。

虽然谷歌给的条件更好，但是在有得选的情况下，两家学校的各个项目组还是坚定地选择了性能更好、更有前途、更能出论文的deepflow。

然后就是全美其他知名的大学，麻省理工、卡內基梅隆、香檳分校、威斯康星，等等知名大学都收到了陈一然的小额赞助。

陈一然正在参观的加州理工，也是其中最重要的一家。

加州理工由阿莫斯·g·斯鲁普於1891年创立，世界最顶尖的理工类科学研究型大学之一，虽然在世界上的名气远不如麻省理工。

但是实际上在理工科的鄙视链中，加州理工是处於麻省理工上位的。无论是比诺奖密度，还是理论深度，加州理工都是最强的存在。

当然如果按照工程广度，计算机专业產学研转化，校友创业情况来比，麻省理工和斯坦福都不会太服气，卡內基梅隆也能稍微爭一爭。

加州理工只有两千多学生，不到斯坦福的十分之一，但是在物理、天文、航空航天和量子计算上的影响力远超过它的人数。

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全校三十多位校友和教员拿过诺贝尔奖，整个量子信息理论领域的框架有一半是加州理工的教授搭起来的。

校园在帕萨迪纳市区里面，从东往西走大概十五分钟就能穿完全校。

建筑也没什么特別的，红瓦白墙，拱廊庭院是加州常见的西班牙殖民復兴风格。

只有两个地方有些特色，其中之一就是校园中心有一个乌龟池，池中长期放养著多只锦龟和红耳滑龟，也不知道是哪一届学生放进去的，现在已经变成了加州理工传统的一部分。

另外一个有意思的，就是校园中心草坪上的老式海军炮，这个弗莱明大炮是学生恶作剧和校际对抗的传统象徵。

比较搞笑的是，相对於洛杉磯比较出名的南加大和加州大学洛杉磯分校的近距离相爱相杀。

加州理工主要对抗对象，是远在东海岸的麻省理工，4200公里的距离也无法阻挡中二大学生的恶搞之魂。

1987年，加州理工的学生潜入了麻省理工校园，將一根重达1.7吨的巨大混凝土校名標誌（mit字母i）切割並运回加州。

1989年，经过了两年的精心准备，麻省理工的学生终於从加州理工的校区偷走了1.3吨重的大理石日晷。

2005年，麻省理工提前知道了加州理工学生企图破坏玫瑰碗比赛的黑客计划，他们抢先行动，把加州理工系统里所有名字都改成了麻省理工。

2010年的时候，经过多年的臥薪尝胆，加州理工的学生成功攻破麻省 mit 学校的防御，直接接管了招生办公室网站，將欢迎横幅改为自家招生办网址，並附上讽刺性欢迎词。

相对於其他学校的斗爭，这两所学校的斗爭詮释了坏人有文化是多么可怕，连恶作剧都和別人不是一个级別的。

这些趣事，还是校长在中午吃饭的时候，颇为自豪地和陈一然讲的。

加州理工对於陈一然足够的重视，不管是上午的参观还是中午在食堂吃饭，都是由校长戴维·巴尔的摩直接接待的。

这可不是无名之辈，他在1970年独立发现逆转录酶，在1975年由此获得了诺贝尔生理学或医学奖。

两方的交流也很顺畅，陈一然当时就同意了后续的赞助合同。戴维·巴尔的摩的妻子是华裔，这让他掌握著颇为纯熟的普通话，还特意和陈一然秀了一下。

最重要的事情搞定之后，下午陈一然去见了理论物理学家约翰·普雷斯基尔，也是现在加州理工量子信息与物质研究所所长。

约翰·普雷斯基尔见到陈一然后，直接很急切地说：“陈先生，我目前的工作集中在拓扑量子纠错码的容错閾值上，具体来说，我们在研究如何在表面码上通过编织非阿贝尔任意子来实现一组横向克利福德门。

同时在魔法態蒸馏的过程中保持逻辑量子比特的保真度不低於退相干閾值。关键问题在於稳定子生成器的综合测量会在每次纠错周期引入泡利噪声通道，如果综合的图结构跟底层晶格的边界条件不对易，整个容错计算就会退化到经典概率混合態。”

陈一然一脸懵逼，只能在心中问茉莉：啥啥啥，他说的都是啥啊！

【(￣△￣；)你上辈子是学化工的，我们这辈子一直在学计算机科学，他说的这个我也不懂啊！】

陈一然只能有点尷尬地问：“普雷斯基尔博士，我的物理水平吧，怎么说呢。我实际上是没有上过大学的，一天都没上过。所有现在的成果，通通都是自学。

而刚好，我没学过物理，所以如果你需要找我帮忙，那至少要把你的问题，转化为一个纯粹的数学问题给我。”

普雷斯基尔仔细想了想说：“首先，一个4096乘4096的矩阵，里面只有百分之七不到的元素不是零。非零元素的分布遵循一组固定的重复模式，我会把模式的坐標列表发给你。

然后，需要用一个初始向量去反覆乘这个矩阵，每次乘完得到一个新向量，再用同一个矩阵乘那个新向量，持续几千轮。

每轮乘完之后需要做一次全局范数复查，把整个向量的所有元素平方求和，看结果是不是等於一。如果有偏差，整轮结果就作废了。

因为这要跑几千轮，前一轮的微小浮点误差会累积到后一轮，所以浮点精度不能低於十万分之一的相对偏差。

我现在没有这样的工具，所以希望你能帮我更新出一个专门的deepflow运算版本。”

【他之前应该是用英伟达cuda，默认的浮点精度在极端累积场景下会漂移。我们给他做一个新的矩阵模式匹配和全局范数检查优化版本，並不难，两三天就能搞定。

不过他的眼神好像很冒犯啊！我们回去学物理吧！(＠￣ー￣＠)】

陈一然心中肯定了茉莉的想法，普雷斯基尔现在的眼神毫无疑问带著顶级物理学家特有的傲慢，他准备回去就来一个莫欺少年穷，但是现在他需要拖一拖，让对面不知趣的老教授知道，求人就得有求人的態度。

“可以的，物理上我不行，但是这个方面你太烂了，给我两天，我就能搞定。但是我最近可能没空，明天我还要去参观jpl喷气推进实验室呢，等我有空再联繫你啊。”