sp;   而池宏看着那堆资料，仿佛预见了自己将来一个月焦头烂额的样子。

    表格、签字、跑腿……

    这些行政事务，是他最不擅长也最不愿意碰的。

    但身份所限，他只能认命地点头：“知道了，我会尽快处理。”

    史少华叹了口气，落寞地走开了。

    池宏暂时将那些烦人的表格推到桌角。

    “先试试新工具！”

    他直接唤出了系统界面。

    一个半透明的、类似雷达扫描界面的虚拟屏幕悬浮在视野中，中心是一个不断旋转的淡蓝色光点，周围是代表不同成功率的扇形区域。

    池宏试着回忆起前世那篇著名的“人工智能神经算法”的圣经——《Attention Is All You Need》。

    这篇论文提出的Transformer架构不仅彻底颠覆了自然语言处理（NLP）领域，还推动了计算机视觉、语音识别等多领域的范式变革，成为各大模型的核心基础。

    其核心是一种高效模拟神经元信息传递与整合的算法模型。

    “不管是工业机器人，智能制造，还是自动驾驶，高性能分析等，全都离不开AI的支持。”

    池宏结合2003年的技术水平——CPU主频、内存容量、硬盘速度、编程语言特性、主流框架限制——开始编写一份简化的、理论上的实现方案。

    手指在键盘上翻飞，一行行伪代码和逻辑框图在文档中快速成型。

    他试图将这个“未来”的算法，适配到当前的硬件和软件环境中。

    方案完成。

    池宏意念一动，启动了【方案可行性监测仪】。

    一道无形的扫描波束笼罩了电脑屏幕上的文档。

    视野中的虚拟雷达界面瞬间变化！

    中心的光点剧烈闪烁，发出刺眼的红光！

    扫描波束如同撞上了一堵无形的墙壁，瞬间被弹回！

    虚拟界面上，一个巨大的、血红色的“0%”跳了出来！

    下方滚动着清晰的诊断信息：

    【警告：方案可行性评估——无！】

    【核心障碍：硬件性能严重不足！】

    【关键瓶颈分析：】

    CPU计算能力：当前主流CPU浮点运算能力远低于算法需求阈值。并行处理能力不足。

    内存容量与带宽：算法模型所需数据吞吐量远超当前主流内存带宽上限。内存容量无法支撑模型参数加载。

    GPU通用计算：当前显卡核心架构设计专注于图形渲染，缺乏通用计算单元，无法有效分担CPU计算压力。

    存储I/O速度：机械硬盘读写速度成为数据加载和模型保存的严重瓶颈。

    软件生态：缺乏高效并行计算框架及底层数学库支持。

    【结论：在当前技术背景下，该方案不具备任何工程实现可能性。】

    看着那冰冷的“0%”和详尽的分析报告，池宏并没有太多意外。

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