他一说完，另外两家的人也停下了手中正在记录的笔，抬头看向李东。

李东听完点了点头。

“路子是对的。”

“但你们光盯着算力和显存了，问题的核心不在于算不算得起。”

“而在于你们根本不知道，该在哪个标度上去算。”

雅各布一怔：“标度？”

“loss曲率不是一张静态的地图。”

李东说道。

“它跟着你的batch size缩，跟着学习率漂，还跟着网络的width一起扭曲。”

“我那个算法之所以成立，是因为zeta算子的谱特征背后，有一套解析的scalingw兜底。”

“我是先吃透了规律，才敢去动算的。”

“而你们呢？”

“你们梯度的噪声标度，是怎么做标定和对齐的？”

“网络width翻一倍这个scale往哪边漂移，你们跑过消融实验吗？”

雅各布握张了张嘴没出声，整个人像是被这一问，好像让他想到了什么。

与此同时，李东的记忆宫殿里。

大厅中央那座临时书架上，现出了一份崭新的残篇。

【临界batch size，由梯度噪声的scale唯一确定。

】

【将学习率、批大小、网络宽度与深度，统一收敛至同一套scalingw解析式。

】

【在千万级参数的proxy模型上定死全局超参，借参数化的对称性，零样本无损迁移至万亿参数域。

】

【若该定律成立，不同参数规模的loss下降曲线，在对数坐标系下必将塌缩为同一条母线。

】

【至于attention机制内的softmax温度超参，如何随宽度协同缩放……】

李东看着这个残片，心里已经服气了。

在小模型上把戏排完，到大模型上直接zero-shot首演，连彩排的场租都省了。

这帮人藏在肚子里的东西，可比他们挂在网上的论文，值钱太多了，这就是经验，或者说这特么就是用钱烧出来的灵感。

他李东或许花点时间也能想出来，但是想出来有什么用？

他有钱去烧，然后去验证自己的想法吗？

而现在雅各布的经验明显替他省掉了这笔钱。

现实里，雅各布回过神来，几乎是立马将灵感写进了本子里。

有了他开这个头，休息室里也就破冰了。

接下来的交流就脱离了常规的一问一答，演变成了一场围绕着“降维算法如何真正在万卡集群上落地”的学术讨论了。

gemini的马库斯率先提问，他抛出了跨洲集群的物理延迟痛点。

几十万张加速卡隔着太平洋跑同步，降维算法作为一种全局操作，怎么可能扛得住海底光缆的物理墙？

而李东不仅用zeta零点的高阶局部重排，证明了降维算法切分后截断误差完全可控，更直接甩出了一套颠覆性的解法：放弃强同步，把整场训练拆成“local-sgd与周期性漂移聚合的异步范式”的模式。

底层各跑各的local-sgd，外层利用降维算法，隔上几百步只去提取和对齐一次权重的“漂移量”。

生生把跨洋带宽的物理死局，盘成了一致性的数学游戏。
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