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徐辰的目光锁定在了开源社区的热门模型——qwen-7b上。
这是一个典型的“小模型”
。
虽然在通用对话上表现不错，但在面对clutrr这种需要多步逻辑推理的硬核任务时，它的表现只能用“惨不忍睹”
来形容。
徐辰先查了一下qwen-7b在clutrr上的成绩，结果不出所料：45.2%。
这基本上就是瞎猜的水平。
对於复杂的亲属关係推理，7b参数的小脑瓜显然不够用。
“很好，起点够低，反差才够大。
否则展现不出slrm的威力。”
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徐辰嘴角勾起一抹笑意。
他的思路很清晰：让qwen-7b只负责它最擅长的事情——语义理解。
它只需要读懂题目，把“a是b的父亲”
这种自然语言，翻译成slrm能听懂的向量信號。
然后，把最难啃的逻辑推理部分，交给slrm这个专业的“逻辑外掛”
来处理。
slrm在高维几何空间里完成推导后，再把结果扔回给qwen-7b，让它组织语言输出答案。
这就像是给一个文科生（qwen-7b）配了一个数学系的学霸同桌（slrm）。
考试的时候，文科生负责读题，学霸负责解题，最后文科生负责把答案写在卷子上。
这套组合拳，能打出什么样的效果？
……
虽然基础框架已经確定，但参数设置还是一门玄学。
任何一个超参数的微调，都可能导致最终效果的天壤之別。
徐辰坐在屏幕前，將slrm模块拆解为四个环节：
-几何注意力层是感知的门户，是用刚性的“交集体积”
硬碰硬，还是用柔性的“gumbel平滑”
去化解梯度消失的危机？
-逻辑投影层是消化的核心，是用暴力的mlp强行映射，还是祭出昂贵的“辛几何网络”
来维持拓扑结构的守恆？
-体积归一化是防崩的底线，如何防止高维几何体在运算中指数级坍缩成虚无的奇点？
-真值控制单眼是最终的裁决，那个判定真偽的閾值t，究竟该定在何处，才能既不放过谬误，又不误杀真理？
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