白驹过隙。
时间悠悠流入三月份。
春不暖，花未开，但好在寒风已不算凛冽。
“去吧宝子~”
QP区微光湖学校门口，洛川给老闺女戴上羽绒服帽子，理了理红领巾，语重心长的嘱咐道。
“想上就上，不想上就睡觉，要是学累了，就给老爸打电话，老爸来接你哈~”
“知道了爸爸。”洛思锦揽住老父亲的脖颈，被对方抱下车，顺势在他脸颊上吧唧一口。
望着老闺女背着小书包，颠儿颠儿跑进学校，洛川幽幽叹了一口气。
“差不多得了哈。”车上，宋锦好笑的看着男友。
“上个学而已，你姑娘还没怎么样呢，你自己搁这儿要死要活的~”
洛川回头白了女友一眼，都不稀得搭理她，钻进主驾，一脚油门蹬了出去。
宋锦也没怎么在意，望着车窗外，宛如景区般秀丽的校园，莫名有些感叹。
“现在这些小孩可真幸福，你说咱小时候，哪有这条件啊。”
“姐姐，您都快40了~”洛川转头瞄了一眼，随口打趣了一嘴，毫无意外挨了女友一拳。
这座微光湖小学，是极光与复旦附中，于14年合作创办。
核心目的是，为公司员工的孩子，提供从学前班至12年级的国际教育。
没办法。
现如今的昆仑智谷，连带周边的星光超级工厂、配套研发中心、供应链与生态链厂商，总员工规模，奔着20万去了。
QP区原有的教育资源，根本就不足以承载这么多外来人口，他们只能自己来。
不过大厂跨界办学，也早就不是什么新鲜事儿了。
比如华威便携手水木附中，在松山湖总部附近，创办了清澜山学校。
企鹅正在建设的“企鹅岛”总部，也搞了一所“明湾学校”。
听说收费还挺贵。
小学21.96万/年，中学24.12万/年。
直逼深市最顶尖的国际学校。
公司赚钱公司花，这怎么又不算是一种“内循环”呢~
极光倒是没搞这死出儿。
微光湖学校的收费标准，全面对标公立学校，每年少说也得赔个大几千万上亿进去。
毛毛雨而已~
去年，极光与抖音科技并表后，全年总营收，高达1.43万亿！
稳居国内民营企业500强榜首！
虽受限于高昂的研发支出，以及极光星网的重资产布局、Tik Tok全球化推广与运营成本三重掣肘，极光净利率，显著低于各家头部大厂。
仅有20.3%。
但依托于爆炸式增长的营收集数，全年净利润，仍高达2903.9亿+！
微光湖学校每年赔的这点钱，也就极光两三个小时的净利润而已~
不到十分钟的路程，拌了几句嘴就到家了。
“怎么样，没哭吧？”正窝在沙发上敲代码的陈诗瑶，抬眸瞥了两人一眼，随口问道。
“哭？笑得可开心了，她老父亲倒是差点哭出来~”宋锦懒洋洋的歪倒在沙发上，打趣道。
一旁，宫甜甜瞬间想到了那副画面，不由勾起嘴角，瞅了洛老板一眼，又抬脚戳了戳，正半趴在茶几上，猛炫水果丁的老闺女的小屁股。
“你看姐姐多厉害，明天咱也上学去哈~”
“窝不去！”闻言，小丫头立马应激，瘪着小嘴巴，冲老母亲大喊一声，便噔噔噔扑进老爸怀中。
洛川好笑的戳了戳，闺女白净的小脑门，“不想去咱就不去嗷，等明年再说的~”
“嗯嗯！”小丫头赶忙连连点头，在老爸脸上吧唧就是两口。
“你就惯着她吧。”宫甜甜没好气的白了爷俩儿一眼。
“少上一年幼儿园而已~”洛川没怎么在意，“反正去了也是玩，我在家就教了~”
不同于性格开朗皮实的姐姐，二宝的性子，明显要更加敏感怯生。
送去幼儿园不到半天，就哭成了小泪人，怎么哄都哄不好，被他接了回来，再之后就死活也不去了。
不过也无所谓就是了。
谁让她老子有钱呢~
“你爱咋咋滴吧。”宫甜甜白了他一眼，也懒得再管。
跟小闺女亲热一会儿，洛川煮上茶，便扯过笔记本，处理起今日份的文件。
第一份文件，就让他不由眼睛一亮。
时至今日，“小悠”已上线一个月有余，首月数据也随之正式出炉。
整体而言，可以用四个字形容。
行业奇迹！
依托于性能与生态上的碾压级优势，短短一个月时间，“小悠”的国内月活量，便指数性暴涨至3.65亿+！
全球月活量，更是一举突破6亿大关！
高达惊人的6.18亿+！
日活量同样高达2.35亿+！
这一史诗级增速，堪称前无古人，后也很难有来者！
对比而言，上线近4个月的ChatGPT，总用户规模，也不过才7.27亿。
可想而知，“小悠”的扩张速度有多恐怖！
核心原因在于，除了独立APP之外，团队还将其内置到了微信、抖音、Tik Tok等极光全系应用之中。
这使得，“小悠”可以轻松触达，国内十亿级用户，全球20亿+用户！
形成“下载即能用，无处不在线”的全域触达优势！
反观ChatGPT，虽同样被内置到了微软系应用之中，但微软生态以办公、搜索场景为主，缺乏社交、短视频、本地生活等高频场景。
用户触达效率，也就极光生态的一根~
且跨应用数据严重割裂，无法形成闭环体验。
此外，性能上的碾压级优势，同样也是至关重要的一点。
在过去的一个月里，多家互联网巨头，先后发布了自家大模型产品。
比如谷歌，在ChatGPT爆火后，面临微软必应AI的直接竞争，被迫加速推出对标产品，“Bard”。
然而，由于研发周期不足，其性能拉胯得一批。
上下文窗口仅支持4k，仅为OpenAI刚发布的GPT-4的1/2~1/8、极光大模型的1/25。
幻觉率更是高达20%，高于GTP-4的8%~12%，以及极光大模型的4.5%~4.8%。
“Bard”发布会，更是堪称车祸现场，失误频发，直接导致谷歌市值暴跌7.68%，一夜蒸发1056亿美元。
微光基金猛猛掏了一波~
此外，脸书也于今年2月份，发布了LLaMA模型，虽没什么太大失误，但也没什么惊喜，性能远逊于GPT-4。
推理能力仅相当于，GPT-3.5的60%，复杂数学题，正确率不足50%，且仅支持文本交互，缺乏多模态能力。
上线后，市场关注度持续走低，月活不足5000万。
至于国内，百度抢先发布了“闻言一心”。
但由于发布时仍处于内测阶段，功能不完善，老李并未进行现场实时演示。
所有功能，均为提前录制的Demo，引发“摆拍”质疑，股价当日暴跌近10%。
紧随其后，阿狸发布“通义千问”，聚焦企业级服务。
企鹅发布“混元大模型”，侧重社交与内容生成。
字节发布“云雀”，采用轻量化设计，适配短视频场景。
而上述模型的通病是，依赖Transformer架构与开源训练框架，缺乏自主创新，仅在一些边边角角修修补补。
导致模型推理能力薄弱，复杂数学问题，正确率仅50%~60%。
幻觉率更是普遍高达15%~25%，多模态融合不足。
加之无法获取，足量高性能芯片与高质量数据集，训练效率普遍低下。
别说跟极光大模型比了，就是跟GPT-3.5相比，也存在不小的技术代差。
不过也正是鉴于友商们糟糕的表现，“小悠”的全球扩张之路，几乎没有任何阻碍~
包括OpenAI紧急发布的GPT-4，性能也远逊于极光大模型。
比如，其长文本处理能力，最多支持32k，不到极光大模型的1/3，超过则极易出现信息丢失问题。
又比如，GPT-4的推理能力，依赖全参数激活。
随着模型参数量突破万亿级，其训练成本超10亿美元，推理成本同样呈指数级暴增。
为GPT-3.5的3倍！
极光大模型的30~50倍！
还有数据时效性。
这也是当前一众大模型，极为致命的一项短板。
Transformer架构，采用的是“静态预训练+知识冻结”模式，无法获取实时信息，只能依赖第三方插件补充。
插件调用链路长、效率低不说，成本还巨高。
更严重的是，由于实时数据，与模型原生知识融合度不足，还极易产生矛盾与幻觉，导致幻觉率失控。
而极光大模型，则选择了一条全新的技术路径，从根源上解决了数据时效性问题。
即——动态知识图谱与实时数据流原生融合！
其实时知识引擎中，内置的“动态知识图谱”，采用了“增量学习+知识蒸馏”混合模式。
每天仅需更新0.1%~0.5%的参数，即可融入全球数十亿条最新数据！
支持“分钟级”增量更新！
时效性较Transformer的“月级”更新周期，提升10000倍+！
且算力成本，仅为Transformer全量重训的1/1000！
其次，模型中还内置了“实时数据处理子模块”。
当“小悠”识别到，用户查询中的“实时信息需求”时，便会自动激活该模块，直连极光实时数据中台。
获取最新数据后，与模型原生知识融合推理。
实时数据调用响应时间＜1秒！