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幽蓝大厅内沉默了许久。
那是人类的认知在被彻底打碎后，重新重组时的寂静。
张伟看着那一双双透过摄像头凝视着他的眼睛，缓缓叹了口气。
“其实，在过去这几年里，全人类搞AI的科学家，都走入了一个巨大的误区。”
“我们一直在研究‘语言大模型’。
我们以为，AI在学人类说话。”
全场疑惑地抬起头。
“其实研究错了。”
张伟摇了摇头，目光深邃得仿佛能看穿数字宇宙的底层代码，“AI，从来就没有学过语言。”
“AI学习的，是关系。”
张伟的话语如同黄钟大吕，震耳欲聋：
“一个英语单词是一个信息点，AI学习的是这个点和下一个点出现的概率关系。”
“一张询价单是一个点，AI学习的是这张单据和后续采购入库的逻辑关系。”
“一个电阻器、一块钛合金是一个点，AI学习的，是这些物理对象在电磁学场、力学场、热学场中的干涉关系！”
“英语、汉语，只是一种Token。”
“ERP系统里的表单、流程，也是一种Token。”
“发动机里的线圈、齿轮，同样还只是一种Token！”
张伟双手撑在控制台上，就像第一篇论文论证的，在AI、在大模型这个领域，张伟也在践行那套重构后的科研逻辑：先产品-＞再总结理论规律-＞再基于理论规律进行范式扩大。
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于是张将那个震撼全人类的构建AI新概念狠狠砸下：
“对于构建AI而言，真正基础的对象从来不是语言学定义下的文字！
而是Token！”
“文字，只是恰好就是一种Token，而Token却不全是文字！”
“只要你能定义出Token，你就能在这个领域构建出神明般的AI！”
“AI真正学习的，是Token与Token之间的关系！”
“AI需要的是——一个Token宇宙！”
轰——！
这一刻，原本看似毫不相干的三大模型，在最底层的理论框架上，完成了终极的融合。
屏幕上，三条时间线交织在一起，化作了人类AI认知边界的三次伟大的扩张：
第一次扩张：AI将单词定义为Token。
于是，AI认识了人类的思想。
（自然语言大模型）
第二次扩张：AI将单据定义为Token。
于是，AI认识了人类的组织与商业。
（企业语言大模型）
第三次扩张：AI将零件、物理量定义为Token。
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