林叶推开门，开始日常性地过来查看猫零的训练进度。
距离猫零的训练已经过去了差不多十天时间，按照动态拓扑流形认知架构的能力，想来也已经有了不小的长进。
走进机房，里面那十个高密度机柜的指示灯正在有条不紊地闪烁着。
林叶走到主控台前，敲击键盘调出后台的监控数据。
仅仅只是看了一眼资源占用面板，这套基于动态拓扑流形认知架构打造出来的A，其超越时代的优越性就已经十分明显地展露出来了。
最直观的表现，就是对存储空间和算力的节省。
现在市面上那些主流的大语言模型，哪怕只是阉割版，光是权重文件就需要占用几十上百个的硬盘空间，运行起来更是需要大量的高端显卡来疯狂堆砌算力，进行大规模的矩阵乘法运算。
但猫零完全不同。
在后台数据中，这么多天训练下来，猫零的核心认知模型大小，居然只有区区不到1个！
因为它不需要像基于tanf架构的大模型那样去存储海量的概率权重矩阵。
它存储的，是一个个在高维数学空间中折叠起来的因果逻辑拓扑节点，它不靠概率猜词，而是靠纯粹的数学推演。
正因如此，这十个机柜的算力不仅没有出现爆满卡死的情况，甚至连显存的波动都稳如一条直线。
“架构上的降维打击，确实不是堆算力能弥补的。”
林叶看着面板，露出了满意的笑容。
随后，他调出终端交互界面，准备亲自测试一下这差不多十天左右的训练，究竟让猫零成长到了什么地步。
林叶双手放上键盘，先是尝试进行了一些日常对话。
相比起十天前那种动不动就建议切除大脑组织的智障发言，猫零现在的回答逻辑已经有了显著的提升。
它吸收了这么多天的社会学与常识语料，日常交流已经完全没有了那种机械感。
林叶想了想，故意抛出了一个充满逻辑陷阱的提问：【如果我把一杯温度为-300℃的冰水，倒进一个温度高达10000℃，压力等于太阳内核的高压反应炉里，这杯水会用多少秒沸腾？】
如果把这个问题扔给现阶段的那些普通A，它们大概率会开始计算温差和热传导公式，然后出一个在0.0001秒内瞬间沸腾气化的结论。
但在屏幕上，猫零的光标只停顿了一秒，便给出了回复。
【回答：物理学逻辑冲突。1.绝对零度为-273.15℃，现实宇宙物理法则中不存在-300℃的物质，初始参数无效；2.在太阳内核级别的极端高压下，水分子无法发生沸腾相变气化，而是会被强行压成超临界流体或直接电离成等离子态，沸腾这一宏观概念在此边界条件下不适用。】
看到这个回答，林叶满意地点了点头。
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这就足以说明，猫零掌握的是基本因果逻辑，而不是靠猜概率。
普通的A大模型，之所以能表现出类似逻辑思考的能力，本质上是因为参数规模足够高之后产生的【涌现效应】。
因为学习的东西太多，所以它们强行在海量的概率中背下了人类的对话模式，看起来像是有逻辑，一旦遇到语料库里没有的悖论，就会胡言乱语。
而猫零，仅仅只用了十天的训练时间，靠着这么一丁点的算力，就展现出了直指问题本质的逻辑。
