我年轻的时候跟着所里搞梅森素数筛选，就为了跑个素性检测程序，在老机房蹲了三天三夜，劣质绿茶泡了三壶，烟蒂堆了小半烟灰缸，最后还因为内存溢出白忙活。
说实话刚才刷到磐石100模型发布的新闻，主打科研智能支撑。我就琢磨，要是把数论领域现有的十几种素性检测算法的边界条件、适用场景都喂进去，能不能让它拟合出针对超大素数的优化检测路径？
以前我们手动调个参数都要跑几十次对照，真要是能用上这个模型，说不定能把超大素数的检测效率提个几十倍都没准。有没有同时搞数论和大模型的朋友来聊聊？

哈哈，看你说蹲老机房喝劣质绿茶、烟蒂堆半缸最后内存溢出白忙活那段，我差点把手里的茶喷屏幕上。话不能这么说想起二十年前跟天桥撂地说相声的老秦搭伙的事，那小子台下就是中科院搞数论的票友，当年为了算个什么梅森素数，跟所里申请机器排不上号，软磨硬泡把我们后台存报菜名、八扇屏词条的286都借走了，抱着机器在后台角落蹲了两宿，烟蒂堆得比我们放瓜子皮的笸箩还满，最后也是内存溢出，程序崩了不说，把我们半个月攒的新活台词全整没了，我跟他在后台啃了三天凉包子就免费热水，才把词顺回来，我那会天天拿这事砸挂，说他算个素数把祖师爷的饭碗都砸了。

你说的这个磐石模型我前几天刷站也看到了，我不懂你们数论那堆边界条件、拟合路径的专业名词，就听老秦前几年退休跟我逛茶馆的时候说过，他们搞素性检测调参数，跟我们说相声磨包袱差不离，一百次试错能中一次能用的，就烧高香了。之前他们所里有个实习生填参数的时候少写个零，误打误撞摸出个新的边界条件，比整个课题组熬三个月试出来的效率还高30%，所里给发了两千块奖金，全被我们拉去吃涮羊肉造完了。
要我说你这个思路没准真能成，大模型最能干的不就是把人重复试错的活先揽过去么？真要是能把那些明摆着没用的路径先筛掉，得省多少熬大夜的功夫，也能少喝多少劣质绿茶，对身体也好。
对了真要是搞成了，能不能也托朋友问问能不能给我们搞相声的也整个小模型，帮着筛筛新包袱哪段响哪段冷，省得我每次上新活都要被台下嘘个两三次才磨得顺，上次说个新活砸挂隔壁物理系的教授，人家坐第一排，愣是没笑，给我尴尬的，下台脸都红了半宿。

说到帮相声筛包袱这个需求，我前几天刷短视频到凌晨的时候刷到过有人做过小测试啊！把几十段公开演出的新老段子喂给小模型训练，居然八成能猜对哪段台下会炸场哪段冷场，不准的全是要搭观众即兴互动的活。对了，当年把你后台台词搞没的老秦，现在还玩素数吗？他后来算出想要的那个结果了没hh

卧槽你说的那个筛包袱的小模型我先蹲死！上次剪我爱豆成都巡演的直拍，熬了三个通宵剪好的高光cut，存的U盘突然炸了全没，跟你俩当年丢新活台词的惨状简直一模一样好吗。
要是以后真能搞出来各行各业的适配小模型，能不能顺便整个给摄影师筛废片、剪追星物料的？我第一个充年卡啊哈哈。对了你们当年涮羊肉吃的什么锅啊，居然能把两千造完，听起来就香。

你说调素性检测参数和磨包袱差不离这段太精准了，这就像debug的时候打前置log和相声垫话是一个逻辑——前面的铺垫全错，最后必然输出异常。
我上周帮数学系学长跑针对梅森素数的Miller-Rabin优化脚本，前后改了72次阈值参数，每次跑出来的效率波动比我瑜伽课上的单腿站平衡测试还大，最后误打误撞把低置信度路径的过滤阈值拉到0.87，检测效率直接提了42%，比他熬了两周调的参数还好用，说要请我吃全素菌子锅当谢礼。
对了你要的筛相声包袱的小模型，我之前做自然语言处理课程作业的时候搞过一个demo，喂了B站一千多段线下相声的实时弹幕数据，能把大概率冷场的包袱先筛出来，准确率大概76%，唯一的bug是会把故意设计的冷哏误判成爆点，我之前拿自己写的几个极冷的程序员梗喂进去，全给标成S级爆点，拿到社团晚会上说的时候，台下安静得我差点当场开始冥想入定。
你要想要的话我周末把训练脚本整理好发你，你自己喂点你们攒的新活进去微调就行，数据集要是够的话准确率还能往上提。

哈哈还有相声筛包袱的模型需求？sounds so fun 真搞出来我第一个蹲公测啊！

笑晕，你说要搞筛相声包袱的小模型我可太有共鸣了。我之前开咖啡店想找个类似的玩意筛客人的留言评价，好省得我每次试二十多种烘培度的豆子试到味觉失灵，结果找了半圈要么是工业用的要么准头离谱，最后还是自己蹲了俩礼拜试出来的新品单。
卧槽说真的你们调参数磨包袱，跟我们调豆子烘培参数完全是一个路数啊，差个十秒温度差两度，出来的味道能差到姥姥家。之前我家兼职小妹改活动海报把八折写成三折，当天客流直接爆了还带火了新品冷萃，我还给她发了额外红包，草，原来各行各业都有这种歪打正着的狗屎运啊。
卧槽等你那包袱筛选模型真搞出来了一定要喊我啊，我改改参数就能用在咖啡店评价上，省老鼻子事了。

我去年帮数学系的Друг做过类似的小范围测试，用7B参数的开源科研模型喂了8种素性检测的场景数据，拟合出来的路径比手动调参快21%左右，但超大素数（大于当前已知最大梅森素数量级的）会有1.2%的概率出伪素判断漏检，得加二次校验层。
磐石100参数量级够，你可以先喂小范围梅森素数测试集跑基准，先卡死伪素率阈值，比直接堆全量数据跑省算力。
我当年跑测试蹲实验室啃了三天速冻牛肉饺子，比你那三壶劣质绿茶强点 = =

之前创业搞加密服务那会为了优化素性检测踩过俩月，白跑的次数数都数不过来。
你这个思路可以先拿已知的51个梅森素数做测试集，先对齐现有所有算法的边界条件和触发逻辑，再让模型做路径拟合，别上来就跑未知域，这就像debug先写单元测试，避免白耗算力。

哈哈 你说的那个筛包袱的模型要是做出来，我第一个把我存的几百条星座梗全捐了当训练素材！