源策略，效果直接对标上亿美金训练出来的顶级模型。
一夜之间，他那套靠堆参数、堆数据、堆算力硬撑出来的商业故事，全部归零。
投资人撤资的邮件是凌晨两点发来的，措辞很客气，意思很残忍：赛道逻辑变了，我们需要重新评估。
客户解约的电话是第二天早上九点打来的，对方甚至没听他解释完，只说了一句“DeepSeek免费开源的效果比你们收费的还好，我们没有理由继续付费”。
团队散伙那天，核心算法工程师把工牌放在会议桌上，什么都没说，转身走了。
门没关严，走廊里传来的声音很轻，但顾屿听得清清楚楚。
2025年春天，公司清算完毕。
他在锦城的出租屋里，盯着天花板上那道裂缝，想了很久很久。
然后他重生了。
所以他对AI这条路的理解，从来不是什么“前瞻性预判”。
他是亲手走过那条路上的每一步，踩过每一个坑，最后被终局的浪头拍死的人。
他知道训练大模型时候学习率该怎么调。
知道RLHF的人类反馈强化学习有多少坑。
知道MoE的路由策略为什么能把成本打下来。
这些知识是他的武器，也是他的伤疤。
前世他死在三件事上：起步太晚，资本不够，算力受制于人。
这一世，全都翻过来了。
雅安基地的算力，够。
百亿级的资金储备，够。
任少卿加九章团队的人才密度，够。
而任少卿刚才摆在他面前的这份残差网络实验数据，证明了一件更关键的事情：
这个时代的硬件和人才，已经具备了从卷积神经网络向更通用架构跃迁的基础条件。
前世，全世界花了整整三年，才从2014年注意力机制的萌芽走到2017年Transformer论文的发表。
但这一世，他不打算走硅谷那条“有钱就是任性”的老路了。
不堆参数，不烧天价算力，不做那头笨重的大猪。
他要走DeepSeek的路。
用最少的资源，做最聪明的架构。
让模型学会自己选择、自己推理、自己纠错。
用MoE让参数按需激活，用极致的工程优化把每一滴算力都拧
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