这非常困难，他们做不到，他们很想知道华国同行们是怎么做到的。
硅谷的高校没少给林燃数学班的毕业生发offer，你履历上但凡写一条曾经在深红实习，这帮高校跟秃鹫看到腐肉一样两眼放光，直接下offer，申请是昨天写的，offer送到的时候华国时间连24小时都没有过。
这样的现象被发在简中互联网上之后，被网友们调侃这是众多林燃现象中的一种，这也进一步助推了交大的分数线。
而这次林燃在直播中透露的消息，让openai的研究人员似乎窥探到了深红秘密的冰山一角。
会议开始，ceo山姆奥特曼坐在桌子一端，秘书打开了大屏幕，显示着openai研究人员根据林燃提出的左右脑芯片架构所做的架构图。
首先发言的是技术总监克里斯瓦尔霍，他冷静地分析道：
“从理论上讲，左右脑分工的想法无疑有一定道理。
感知任务与推理任务的确有着不同的计算特性，但我认为林教授是不是高估了硬件在这种分工中的作用？
目前的深度学习框架可以做到任务的并行化处理，并且大多数高效的推理任务也可以在同一硬件上完成。
不同的计算方式，能否真的改变现有架构？我对此持怀疑态度。”
克里斯的问题让人有些质疑，但并不轻易放弃。
就在他刚说完，人在东京的首席架构师伊利亚苏茨凯弗立刻回应了他：“你说得没错，现有的框架能处理某些任务的并行化，但这只是对感知任务的部分优化。
但我们都知道，现有的硬件瓶颈存在。
在gpt系列模型的推理过程，大量的推理计算涉及长时间的推理链和符号计算，现在的gpu处理起来其实效率并不高，尤其在模型规模不断增加时。
我们完全可以借鉴林教授的概念，构建一种专门的逻辑推理处理单元，与感知任务处理单元分开。”
伊利亚顿了顿，接着补充道：“而且，我们必须注意，ibm和英特尔在这一方向上已有多年探索。
早在十年前，ibm就提出过多重处理单元架构的概念，旨在通过将计算任务划分为不同的模块来提高ai的推理和感知效率。
英特尔则是在18年的时候提出了神经形态计算芯片的概念，试图模仿大脑的功能，优化感知和推理任务之间的计算交互。