在科技领域，彭博及其团队开发的RWKV大模型经历了质疑、抄袭与魔改的挑战。尽管起初有部分人对其能力持怀疑态度，彭博并未受到这些声音的影响，而是坚持自己的道路，将Transformer架构改写为RNN形式，旨在降低时间空间复杂度。这一独特的路线使他们吸引了OpenAI的注意，后者发出的入职邀请被视为对彭博团队颠覆性潜力的一种认可。

然而，也有观点指出，RWKV架构与主流的Transformer架构并无本质区别。此外，彭博团队在融资过程中遇到困难，资本方对他们的支持度不高，有时将他们视为“野生科学家”。这些挑战导致了计算资源和人力的限制，影响了RWKV的性能指标。

尽管面临挑战，彭博依然坚定地走在自己的道路上。他得到了一位知名投资人的青睐，后者不仅亲自登门拜访，还提供了种子轮投资。彭博专注于探索AI的底层架构，尤其是创造力和智慧的提升，这与当前AI公司侧重机械智力提升有所不同。他通过改进Transformer架构，成功开发了RWKV系列模型，特别是在引入显式decay和短卷积后，RWKV-2应运而生。

彭博坚信，RWKV架构更接近人脑和宇宙的运作方式，其固定大小的state限制了模型的学习过程，迫使模型必须将世界压缩到其state内。这种设计理念与物理世界的locality和causality原则相吻合。此外，彭博还强调了RWKV架构的运行速度，以及其与Transformer架构在物理原理上的区别。

面对质疑与挑战，彭博保持乐观和平和的心态，认为时间是站在RWKV一边的。尽管资源限制影响了大模型的训练，但并未阻碍RWKV的迭代速度，反而成为了创新的动力。彭博期待未来RWKV系列模型的进一步发展，特别是RWKV8，将其视为一个充满可能性的创新产物。

彭博与罗璇的相遇，是两个不同领域的天才在AI领域的碰撞与合作。彭博的独到见解和创新精神，以及罗璇的执行力和组织能力，共同推动了RWKV架构的发展。两人携手面对非共识的挑战，坚信在AI领域存在着一条独特的道路，而这条道路将引领他们走向未来。