第664章 N-S方程问世的曙光

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说不可能。按照他们内部的判断，vibecoding大致能分成三个阶段。
    当前的碎片化阶段，可以用Cursor写简单的脚本，用ReplitAgent搭建Web应用，或者用Midjourney生成素材。
    但ai只能处理点，不能处理线。
    它能写一段战斗逻辑，不能处理一个拥有10万行代码、涉及复杂内存管理的3D引擎架构，它会因为上下文遗忘迅速把项目变成垃圾。
    下一个阶段是架构涌现阶段，当技术突破了长上下文推理与形式化验证的深度结合后，ai能够像资深架构师一样，理解代码库之间的深层耦合。
    它不再是猜下一段代码，而是通过模拟运行来推演最优解。
    此时，一个人带一群ai确实可以做出类似《原神》规模的单机版雏形，但成本极高，依然需要大量的人工微调。
    而太初已经是第三个阶段了，ai不再是编写代码来模拟物理，而是它本身就理解物理。
    而且太初消耗的Token数，远远低于他们的预计。
    太初得益于两方面的技术突破，一方面是林燃从数学角度解决了一致性困境，另外一方面就是得益于NS方程有解了。
    构建3D世界也好，2D世界也好，你都要面对现实中最难处理的逻辑之一，流体动力学。
    无论是大气环流、水流波动，还是烟雾弥散，它们的本质都是N—S方程。
    在传统游戏开发中，用的是模拟，也就是通过各种简化算法去骗过人眼，需要通过CF
    D来求解N—S方程。
    当前像英伟达的Modulus或者是Deepmind的相关工作，都是用物理信息神经网络来简化解NS方程的步骤。
    AI通过深度学习记住N—S方程的特征，充当了N—S方程的代理模型。
    最终实现以比传统求解器快100到1000倍的速度，预测出符合物理定律的流体运动。
    本质上都是概率，概率就意味著不稳定。
    但林燃改变了本质，他知道NS方程的绝对解，让结果从「大概是这样」直接变成了「绝对是这样」。
    哪怕其他厂商解决了一致性困境，他们花一百倍资源，要花一百倍的时间，都做不到太初的效果。
    腾讯内部毕业于各大顶级高校的博士们，他们猜到了，但不敢置信。
    Pony旁敲侧击过，林燃没有给出回答。
    这段被封装的代码，才是太初最底层的基石，也是其他厂商想要跟进无法逾越的鸿沟0
    「我相信在看直播的各位，应该能意识到什么，那就是工作，未来工作岗位的消失速度会超过各位的预计。」
    「它不是线性的，它是一个指数函数。」
    「在到达波峰之后，进入到一个平台期，剩下的岗位就比较安全了。」
    「我只能在这里做出承诺，我们暂时不会对外开放太初的底层模型，不会对外开放相关接口调用。」
    「我们的竞争对手们做到了什么程度，我们才会开放对应同级别的能力，我们会尽到应尽的社会责任，尽可能降低人工智慧对社会的影响。」
    「这点我和Pony都进行过深度的沟通。」
    Pony笑著点了点头，只是笑容有些不自然：「没错，我知道在看直播的大厂同学们很紧张，尤其是鹅厂自家员工，大家肯定担心，这项能力对内开放之后，我们是不是要像甲骨文、IBM一样，一次性就是按照百分比裁员。」
    「有了太初之后，我们原本几万名员工，可以裁掉百分之五十。」
    「我们不会这样做，我们会尽量保证各位的工作。」
    这话说的很巧妙，尽量，这个词就充满了主观。
    腾讯员工群直接炸锅了，对Pony的表演没人买单。
    「听到没？尽量。上一次Pony说尽量还是在去年年会上说尽量不让大家加班，结果我那天在公司睡到了元旦。」
    「重点不是尽量，是那个50%。
    Pony这种性格的人，如果没拿到后台的实测数据，他敢在直播里报这个数？说明太初在内测阶段，已经把我们那一半的活儿给干废了。」
    「感觉在开追悼会，我们的追悼会。」
    「裁员百分之五十，剩下百分之五十干嘛？给太初当人肉Debug插件吗？」
    「你太乐观了，这里的百分之五十是针对全部员工，又不是针对程式设计师，全部员工还包括了商务销售财务等等呢。」
    「没错，我们这帮人最大的价值就是处理屎山代码，处理ai理不顺的复杂问题。如果ai能自主调试，那我们这些所谓的高级技术专家，在每年拉出的财务报表里就是负担，我建议大家还是早做打算吧。」
    「现在我就想问临时申请调到深红区还来得及吗？悔恨当年想著

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