第504章 数学AI的训练 二（1/2）

骨架有了，但要让这匹“赛博牛马”真正拥有干碎N-S方程的实力，还得给它喂海量的“草料”，也就是数据集。

在这个大模型时代，得数据者得天下。2027年，算力可以租赁，算法论文随时开源，但高质量的垂直领域数据早已成为各家大厂秘而不宣的数字护城河。

对于数学AI来说，所需的数据集应该包含大量的高质量数学证明、推导过程、以及问题-解答对。这种数据在2027年的生态中，已经形成了一个完整的产业链。

开源数据资源已经相当丰富。arXiv上公开的所有数学论文，虽然大多是文本形式，但其中的数学推导完全免费可用。不过，这些原始的LaTeX代码和PDF文档充满了格式噪音。

此外还有各大高校历年发表的教材讲义、维基百科上的数学定理词条、StackExge和MathOverflow等社区问答网站的爬虫数据包。这些开源资源加起来，已经能提供数百万条以上的高质量数学推导示例，足以作为预训练的基础语料库。

但仅有这些还不够。开源语料只能教会AI“什么是常规的数学推导”，徐辰需要的是更加专业、更加精准的高阶逻辑纠错数据。

这就是付费数据的作用所在。

目前国际上有几家专门做高端AI数据集的公司，比如ScaleAI、Labelbox等，他们提供的付费数据集质量很高。对于数学领域，这些公司专门雇佣了数百位来自东欧和印度的数学博士和教授，按小时计费，让他们手工标注、验证、甚至生成新的高质量训练数据。

一个包含十万条高质量数学推导的专业数据集，市场价格大约在50到100万美元之间。

一百万美元，换算成人民币大几百万。放在普通的双一流高校，这绝对是一笔需要经过层层立项审批、甚至连副校长都要亲自把关挠头的巨款。

但对现在的徐辰来说，这压根就不叫事儿。

他可是雁栖湖应用数学研究院的院长。在他的名下，躺着一笔额度高达千万级别的院长专属启动资金。而且，买顶级数学数据集来训练AI解N-S方程，这本身就是根正苗红的“应用数学交叉研究”，连半点挪用经费的嫌疑都没有。他这个大院长只要在采购单上大笔一挥，财务那边立刻就能痛快走账。

“能用钱解决的问题，永远是科研中最简单的问题。”

……

解决了数据，接下来的核心就是算力了。

徐辰看了看自己目前能调用的北大计算中心的权限。

北大当然不缺算力，但这里的集群主要还是以传统的GPU和CPU为主，更适合做大规模的矩阵并行计算和深度学习的常规训练。

但徐辰设计的这个模型，核心是SLRM逻辑推演和流形上的张量拓扑。

他需要的是LPU（逻辑处理单元）集群，就是专门为SLRM设计的芯片。不过这款芯片刚刚上市一年多，产能完全满足不了AI企业巨大的胃口，因此在市场上依然极为紧俏，属于有钱都不一定能买得到的顶级战略资源。

徐辰很快就想到了自己背后那个财大气粗的雁栖湖研究院，那里作为国内顶级的科研机构，应该会有吧。

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