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Neel Somani 强调，尽管人工智能表面上依赖数据与算法驱动，但其真正的驱动力其实是“优化”。在他看来，AI 领域的每一次重大进展——无论是训练大规模语言模型，还是部署实时决策系统——本质上都是在解决复杂的优化问题。优化不仅是一种数学工具，更是现代人工智能所使用的“通用语言”。
作为兼具研究、技术实践与创业经验的跨界专家，Neel Somani 在这一议题上拥有独特见解。他毕业于加州大学伯克利分校，主修数学、计算机科学与商业，具备跨学科背景；曾任职于 Airbnb 和 Citadel 等知名机构，并于 2022 年创立 Eclipse——一个基于 Solana 虚拟机的高性能以太坊 Layer 2 网络，累计融资达 6500 万美元。目前，除了持续深耕区块链领域外，他也活跃于人工智能前沿项目的投资与支持中，同时致力于公益事业。
优化：贯穿 AI 发展的核心逻辑
优化并非新兴概念，它早已广泛应用于工程与科学研究之中。从降低飞机燃油消耗，到提升制造业生产效率，优化为各类高效决策提供了坚实的数学基础。
而在人工智能领域，这种重要性被进一步放大。训练模型的过程，实质上就是不断调整数以亿计的参数，以最小化误差并提升整体性能。著名的“梯度下降”算法正是该思想的具体体现：通过追踪误差变化的方向，逐步更新参数，使模型逐渐逼近最优状态。
因此，许多从业者认为，AI 的训练过程并不等同于传统意义上的“教学”或“编程”，而更像是一种精细的“参数调节”——利用数学信号引导模型参数向更优解移动。正如 Neel Somani 所言：“优化不是制定规则，而是引导参数去发现更好的解决方案。”
AI 学习的本质：一场持续的目标函数求解
从根本上说，所有形式的人工智能学习都可以归结为对某个目标函数的优化过程。
监督学习通过最小化预测输出与真实标签之间的差异来完成知识获取；无监督学习则聚焦于数据结构本身的优化，例如将样本聚类成内部相似度更高、分布更合理的群组；而强化学习则是通过对长期奖励的最大化，在探索未知与利用已有策略之间寻找最佳平衡点。
正是这种“持续优化”的机制推动了模型性能的不断提升，也解释了为何现代 AI 极度依赖强大的计算资源——这些系统实际上是在高维空间中求解规模巨大且高度非线性的优化问题，必须借助 GPU、TPU 等专用硬件进行加速处理。
Neel Somani 指出：“AI 的学习过程并非魔法，它本质上就是优化。无论模型是在匹配标签、组织数据结构，还是追求长远回报，它始终在既定的空间中搜寻更优的解。”
大语言模型：优化规模化应用的典范
像 GPT-5 这样的大型语言模型，是优化在人工智能中实现超大规模应用的典型代表。训练这类系统需要在海量数据集上调整数千亿个参数，其核心目标看似简单——即最小化模型对下一个 token 的预测与实际结果之间的偏差——但这一过程需在数万亿次预测中反复执行，涉及极其庞大的计算量和复杂的资源调度。
模型在准确性、表达流畅性以及逻辑推理能力方面的进步，几乎全部源于优化方法的演进，包括更高效的梯度更新策略、动态学习率调整机制，以及防止过拟合的正则化技术等。
即便在训练完成后，优化工作仍未结束。微调（fine-tuning）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）以及提示工程（prompt engineering），都是为了进一步提升模型实用性、安全性与价值观对齐程度而采取的后续优化手段。
不止于训练：部署阶段的优化决定成败
当模型进入实际应用场景后，优化依然扮演着至关重要的角色。许多系统的成败，往往取决于部署阶段的优化水平。
推理优化（Inference Optimization）旨在提升响应速度，确保低延迟与高吞吐量。为此，工程师常采用模型压缩、知识蒸馏等技术，将庞大的原始模型转化为更轻量、运行更快的小型版本，同时尽可能保留原有性能。
资源优化（Resource Optimization）关注的是能耗、内存占用与并行处理效率。运行顶级 AI 模型不仅是算法挑战，更是一场基础设施层面的优化竞赛，尤其对于云服务提供商和大型 AI 公司而言尤为关键。
用户体验优化（User Experience Optimization）则体现在系统根据用户行为持续迭代改进的能力上。Netflix、Amazon、Spotify 等平台正是依靠不断优化推荐算法，才能提供越来越精准、个性化的内容服务。
Neel Somani 认为：“虽然训练阶段更容易吸引公众关注，但真正体现优化价值的，其实是部署环节。每节省的一毫秒响应时间，或减少的一瓦电力消耗，都可能成为决定一个系统能否成功实现大规模落地的关键因素。”
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