“一个由数据驱动、算力支撑的深度学习新纪元，已经降临。”
他的话音落下，整个会议室鸦雀无声。这段从神话到现实、从哲学到工程的恢弘叙事，让在场的每一个人都感到了一种智力上的震撼。他们仿佛跟随着陈启明的讲述，亲身走了一遍人工智能七十年的崎岖道路，感受了那些先驱者的狂喜与失落。
历史的回响，让他们对自己刚刚经历的挫败，有了更深刻的理解。他们不是第一批走入死胡同的人，也绝不会是最后一批。
陈启明看着众人沉思的表情，知道铺垫已经足够。他抛出了那个最关键的问题，也是刺向他们痛处的一把尖刀：
“那么，各位前辈，问题来了。历史的积淀已经如此深厚，深度学习的大门也已经敞开，为什么我们在面对大语言模型时，依然感觉像是在黑暗中摸索？为什么我们用尽了所有经典的、最先进的RNN变体，却始终造不出一台能真正‘理解’语言的机器？”
这个问题，问到了所有人的心坎里。是啊，为什么？
没等任何人回答，陈启明便给出了那个石破天惊，却又在情理之中的答案。他转身，在白板上，用马克笔重重地写下了两个字：
数学
“因为，”他的声音清晰而坚定，“我们一直以来，都把人工智能，尤其是深度学习模型，当成了一个计算机工程问题，或者是一个软件编程问题。我们热衷于讨论框架、优化代码、堆砌算力……但我们忽略了它的本质。”
“它的本质，是纯粹的数学。”
这句话，如同一道闪电，劈开了众人脑海中的迷雾。
陈启明的手指，从“数学”二字，缓缓滑向了之前写下的“transforr”架构图。
“我们一直试图用代码的逻辑去理解模型，但这些模型的‘母语’，从来都不是python或者c++，而是数学。我们试图跟一个只会说拉丁语的古罗马人讲英语，就算比划得再热闹，也永远无法进行深刻的交流。”
他指着qKV那三个字母：“这背后，是线性代数的向量空间理论。每一个单词，都不再是孤立的符号，而是一个在高维空间中拥有特定位置和方向的向量。词语之间的关系，就是向量之间的距离和角度。自注意力机制的计算，本质上就是在询问：‘在这个千万维度的空间里，哪些向量应该彼此靠近？’”
他又指向屏幕上那段优美的代码：“我们看到的模型训练过程，那些复杂的梯度下降和反向传播算法，其灵魂是微积分。它让模型拥有了‘反思’和‘学习’的能力。每一次参数更新，都是一次在由亿万个参数构成的、比喜马拉雅山脉还要复杂的地形上，寻找最低谷（最优解）的艰难跋涉。”
“而我们用来衡量模型好坏的损失函数，比如交叉熵，则根植于概率论和信息论。它告诉模型，你的‘猜测’与‘真相’之间，信息量的差距有多大。整个深度学习，在某种意义上，就是一部关于如何最小化‘意外’（surprisal）的史诗。”
一番话，将一个复杂的工程问题，瞬间还原成了它最核心、最纯粹的数学骨架。