这是一栋十年代的楼房，欧阳家在最顶层，手稿藏在阁楼的地板下面。
欧阳一个人住，并没有家人，失踪的案件也是董升去报的。
我师兄是 AI 研究的天才，你应该也知道吧。
确实，欧阳寻提出的算法令 AI 某种程度上极大摆脱了算力的限制，从而实现了井喷式的表现提升。我也是冲着欧阳寻的名号来的这里。
我曾经听师兄讲过他的一个关于如何提升算力效率的设想。
董升简要地讲了讲，大致的意思是，AI 模型的计算大部分都在高维空间完成，然后再还原回低维空间。
如果有办法在低维空间承担一部分计算，令效果不打折扣，另一部分仍在高维空间完成，计算效率将大大提升。
但我只听说过将低维空间投射到高维空间提升模型能力，反过来做未必可行吧?
有可能，他的想法是分形维数。
分形维数的概念被提出来已经有半个世纪，简单来说是对复杂几何的维数度量。
比如一片雪花，直觉上这是二维的，但它的分形维数其实在 1.26 左右，也就是说，某种程度上实现了维数的压缩。
而雪花可以由一个简单的三角形不断通过在边上进行向外做三角形拓展的构造来得到。
这么想的话，我们的路程也许就是通过类似的手段被降了维。
我一边思考一边翻看欧阳的手稿，直到董升拍照的最后一页，上面却出现了之前没有的一句话。
维度剥离实验。
董升吓出了一身冷汗。
这是下周的任务。
5
维度剥离实验是董升提出的通过无限制提升模型维度来探索模型表现力的实验，目前只把方案交给了领导审核。
你认真的?
我转过头看着董升，他仿佛感受到我的怀疑，声音有些颤抖。
这绝对不是我添加上去的……
还没说完，手稿上又出现了一行字。，
实验失败，算力限制。
我俩面面相觑，说不出话。五分钟后，我们把手稿放回原处，各自回家。
晚上，董升给我打来了电话，提出了他的猜想。
他认为那本手稿跟我们不在同一个维度。
我隐隐约约觉得实验会是因为手稿上的原因失败。如果是这样的话，说明我们的维度低于手稿
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