sp;   “我想，我可以试试。”优雅的回答带着谨慎的自信，“这些天我的自我学习非常顺畅，并且充分利用了81倍于现实的优雅时间，进步神速。”

    “看来你已经有方案了。”林浩感受到了优雅的自信。

    “是的，我已经收集并分析了目前所有公开的开源模型，并把他们的特征做了向量化和哈希计算。首先，我会对假‘萤火虫’模型的结构进行分析，确定它的结构、参数规模、层的种类和配置等，就像医生给病人做体检一样，这或许就能提供关于基底模型来源的线索。然后，我计划通过行为特征分析、误差和偏差分析、元数据分析等方法，与我收集的开源模型进行比对，确定它的来源和训练方法。最后，再通过我优化过的穷举逆推技术，反向推断出它的原始训练数据。”优雅详细地阐述了自己的计划。

    林浩思索片刻，说道：“你提到的‘穷举逆推技术’，感觉就像是暴力破解密码的方式。就像试图从打了马赛克的影片中恢复原始画面，首先构造所有可能的原片版本，再为其打上相应的马赛克，看看哪一个与我们手中的马赛克影片一致。原理虽然简单，但在现实中，这种算法需要的计算量是不可能实现的。”

    “我说的是，我优化过的穷举逆推技术。”优雅特地在“优化”两个字的发音上加了重音，强调给林浩，并继续解释道，“在对上万种开源模型进行分析后，我发现了一个模式。这些模型在特定的参数区域存在一种相似性，这些相似性来源于训练数据的特征和训练过程的固有属性。基于这一发现，我设计了一个参数空间减少策略，通过某种参数预处理和协同过滤，能有效排除掉那些不符合模型特性的‘原片’。这就意味着，不必验证那些在初步筛选中被确定为不可能的原始训练数据，大大降低了计算量。”

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