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“我们来看看,对于这个零部件,ai是怎么思考的。”孙博已经习惯了说这样的话,在他的眼里,ai就是在思考:
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“看这里,它首先判断光源不稳定的因素是温度漂移。”
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“等等。”纪弘打断了他:“你怎么知道ai是这么判断的?”
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“计算出来的啊!”孙博理所当然的说道:“截取这些结果片段,通过模型与函数分析,后续的这些改进都是围绕控温进行的。”
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孙博说着,还展示了他的数学运算成果,一个一个函数、模型、方法那是演化缭乱,纪弘也是直接摆了摆手让他收起来。
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既然是通过定点采样然后通过数学模型计算出来的,他就不看了。孙博在数学方面的造诣实在是太高,看也看不懂,但是结果应该是没有什么问题。
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“但是,控温没有解决问题。”孙博接着说道:“预计ai推演了得有十几万次,然后不得不放弃了这个方案。”
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纪弘点了点头,他刚刚在整理数据的时候也发现这里的这个ai模型具有的一种独特的性质——会放弃。
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“但是你知道吗,我后来问了我光电所的一个同事,他们的思路也是控温,而且直到现在还在不断的尝试。”
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对于科研人员来说,一次又一次的失败才是常态,什么时候能够成功,那不仅要靠实力,有时候还需要一点点的运气。
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哪怕是爱迪生,在发明灯泡的时候,也尝试了上千种的材料进行上千次的尝试才成功的。
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人尚且如此,ai就更不用说了,尝试几万十几万次失败那是非常正常的事情。
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但是,ai尝试是几万次的耗时,一天半!
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