又到周，沈語熙入職永恒智能已經。這些，除惡補智能相關技術之，還搜羅幾乎所面能到寫作筆記類應用軟件，進詳細分析研究。

然而，進入實質性産品設計階段，到需先弄清楚，為麼林浩次宣布靈筆項目會議說，靈筆核競争力于斷學習、記憶用戶寫作容語言風格以及輕松應付超長文記憶境。據這兩對競品分析來，場現産品智能輔助寫作方面，确實都到林浩說這兩點。

沈語熙越來越習慣于遇到疑問時直接Slack詢問優雅：優雅，對于智能模型來說，學習、記憶用戶寫作容語言風格，支持超長文記憶，這些很難嗎?

沒過久，優雅就發來詳盡回複：目數智能模型都基于GPT架構開發。這類模型具備持續學習記憶能力，其‘記憶’更依賴于用戶輸入。當用戶提問題時，之對話容會作為文并輸入模型，使模型能夠回應反映對之容‘記憶’。但由于算力限制，文長度必須定約束，否則将會帶來承受計算壓力。因此，系統會逐漸丢棄比較期容，這也就着模型會遺忘們。而且，對這類模型進個性化訓練成本極，針對每個用戶進獨訓練幾乎切實際。

沈語熙進步追問：‘螢蟲。’如何突破這些限制呢?基于GPT架構嗎?

據所，‘螢蟲。’确實GPT架構。但林浩并沒談起過‘螢蟲。’技術架構，猜測能會基于自己ENICA技術來開發‘螢蟲。’。如果真如此，麼超長文記憶，以及個性化訓練，這些對于‘螢蟲。’來說都成問題。ENICA技術源自林浩斯坦福攻讀碩士學位時讀到篇論文，全名EnlightenedNeuralInteraction&ComprehensionArchitecture（ENICA）。由于隻描述個抽象純理論框架，幾乎沒認為實際價值。林浩讀到時卻如獲至寶，就此将作為自己研究方向，并為之努力。如今已經成功将轉化為程化實現技術，以極模型訓練運件求。極緻優化形，與常規GPT架構模型相比，性能以提萬倍數量級。另，就林浩基于ENICA技術開發第個模型。優雅解答還順帶提到自己來曆。

萬倍?沈語熙敢相信。果真如此話，林浩項會議宣稱百倍性能提，以及聞發布會宣布倍性能提，麼保守啊。

，過需強調這‘極緻優化’形，并容易到。考慮到開發成本實際性，般來說，百倍數量級性能提比較現實。優雅補充說。

沈語熙打算沈蔚進步解螢蟲。技術細節。

公司現為數并開發員，都集華瑞銀項目規問題。因此，靈筆項目組目實質，隻沈語熙沈蔚兩。

但沈語熙發現沈蔚似乎正陷于作，便被打擾樣子。于轉頭望向林浩，卻發現也正着，兩目空交彙。沈語熙報之以微笑，站起朝。

林浩，解‘螢蟲。’些技術細節，如果現空話，以跟講講嗎?

當然，沒問題。林浩邊答應着邊站起，沈語熙起進會議。

兩會議裡定後，林浩先開：這幾作受如何?

覺非常棒！智能真個非常領域，覺得應該點加入永恒智能。沈語熙燦爛笑容說切，然後直接進入主題：剛才，向優雅詢問關于GPT模型文長度限制問題。推測會使用ENICA技術來開發‘螢蟲。’，從而讓擁真正記憶，以及針對每個用戶寫作風格實現個性化訓練能力。

說得沒錯，林浩肯定優雅推測，‘螢蟲。’确實基于ENICA開發。其實，具備真正記憶能力，以及個性化訓練，這些對于ENICA來說，都算麼。ENICA真正強之處于，相同件條件，性能比常規模型提非常。或者反過來說，以使用極其普通件，來運非常複雜模型。

嗯，優雅告訴，性能差距極緻況以達到萬倍。

事實，已經，如果能夠實現，理論性能以再提幾個數量級。但目這些都還沒驗證，也時間以實現。

麼，優雅‘聰’，也因為ENICA嗎?沈語熙聯到優雅提到過，自己也基于ENICA技術構建。

運優雅電腦裡，隻配置張普通遊戲顯卡，這确實ENICA實現。如果用常規GPT架構來實現，運優雅這樣智能程序，最也幾千張專業GPU卡。過，優雅并僅僅‘聰’，具自學習能力真正自識。所以，把作個真正命體，或者說，就個‘’。

如果公開這個成果話，會刻舉世聞名?

指ENICA技術嗎?其實，申請專利，并且就周，授權使用權給艾利斯公司，也算半公開吧。但目階段，依然嚴格控制對其應用。旦被廣泛關注應用，所能帶來力量響，能會遠超控制。比如說，如果這項技術被應用于軍事目，麼就能會導緻嚴後果。因此，專利申請，并沒詳盡描繪全部潛力能力。授權給艾利斯公司時，協議也嚴格限定應用範圍。希望，未來某個時刻，能力強到夠把握，确保ENICA隻被用于能夠為類帶來真正福祉用途時候，才将介紹給世界。

聽完林浩解釋，沈語熙到，仿佛自己剛剛踏入智能領域，就發現已經站世界之巅。回應：。過，其實說成果，指‘優雅’。

林浩吸氣，認真說:實際，ENICA隻讓優雅能夠運普通顯卡。而自學習能力識，隻來源，但并清楚原理，屬于誤打誤撞結果。如果現将優雅公之于衆，無法預測事态将如何發展。而且，說過，優雅個獨，否向界公開，已經再個以決定。

沈語熙逐漸識到，雖然林浩之次提過，将優雅視為個真實，但自己并未真正放。而如今聽到林浩這番話，無疑認真對待。

林浩繼續說：周，如果空話，以來更距離接觸優雅，對會更直觀受。

好。沈語熙即答應。