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麵粉加水能成麵团，这只是基础知识。
但要做出一个皮薄馅大、鬆软多汁的顶级包子，到底该加多少水？用哪种酵母？发酵几分钟？揉面的力度是多少？
在ai的世界里，这些“配方”
对应的就是基於海量数据和恐怖算力调教出来的“参数权重”
。
徐辰手里的slrm架构，只是告诉了全世界“麵粉加水能做包子”
。
但要训练出一个真正能商用的、具备通用逻辑能力的庞大模型，需要消耗的是数以亿计的电费、pb级別的精选数据，以及成千上万次失败后的参数微调。
这些“炼丹”
得出的参数权重，才是真正值钱的“秘方”
，也是openai等巨头死死捂在手里的核心资產。
……
其次，学术成果只是证明了“这条路走得通”
，但这並不意味著“这条路好走”
。
在ai领域，每年都有成千上万篇论文声称提出了“顛覆性”
的新算法，但真正能落地並產生商业价值的，凤毛麟角。
比如，曾经红极一时的“胶囊网络”
，由深度学习教父hinton提出，號称要取代卷积神经网络，解决其无法识別物体空间关係的缺陷。
理论上很美，但在实际应用中，因为计算复杂度过高、训练难以收敛，至今仍未成为主流。
再比如，“神经ode”
，试图用常微分方程来建模连续深度的神经网络，数学上极其优雅，但在处理大规模离散数据时，效率和稳定性都远不如传统的resnet。
还有无数试图挑战transformer霸主地位的新架构，如reformer、linformer、performer……它们在特定的benchmark上或许能跑出漂亮的分数，但在通用性和扩展性上，往往因为各种各样的工程问题而被拋弃。
学术界的“sota”
（stateoftheart，当前最佳），往往是在特定的数据集、特定的超参数设置下跑出来的“实验室產物”
。
而工业界需要的，是鲁棒性、可扩展性、低延迟、低成本的“工程化產品”
。
在实验室里跑通一个demo，和在工业界部署一个能服务亿万用户的產品，是完全两个维度的挑战。
你需要解决並发问题、延迟问题、成本问题……你需要说服投资者相信这个技术能赚钱，你需要讲好一个性感的商业故事。
……
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