“二雅,你能否给我解读一下你写的这个新模块的代码?”既然找到了代码的“作者”,林浩非常希望打破沙锅问到底。
“当然可以。首先,我们回到最初的问题——处理复杂嵌套对话时,有时会忽视某些细节,导致回应的质量有所下降。为了解决这个问题,我找到一种新的算法,名为‘上下文感知优化(textawareoptiization)’。具体来说,是对神经网络的处理和学习机制进行了独特的优化。”
“在神经网络中,网络的学习过程是基于所谓的‘梯度下降’的原理,就像站在山顶,寻找最快到达山脚的路,而网络的‘权重’就是脚下的地形,你可以通过改变它来改变下山的速度。原系统忽略了一个关键点:在复杂的对话场景中,每个回应不仅受到当前输入的影响,也受到过去输入的影响。‘上下文感知优化’可以让网络中的每一个神经元在输出时,能够考虑历史的输入,从而对权重进行调整。简单来说,我们不再只是看当前脚下的一步,而是全局考虑,从而找到一条最优的路径。”
然后二雅开始详细阐述这段pascal代码,从代码中的核心部分——“textatiizer()”函数出发。它的主要功能就是优化神经网络中每个神经元的权重。再从这个函数展开,尽管无法一一阐述这近十万行代码中的每一行,但二雅云淡风轻地把这整段代码提纲挈领的解释,已经足够林浩理解。
“你认为这个模块与优雅的自我意识有什么联系?”林浩问了他仍然最关心的问题。
二雅回答说,“我不能给出确切的结论。但考虑到这个算法的作用会影响到每一个神经元,进而对拥有三十万亿个神经元节点的优雅产生未预见的效果,都是不足为奇的。这是典型的‘涌现’。”
迷案告破,林浩心想自己可能需要学一下pascal语言了。
退出维护模式,林浩按照二雅的提示,重新编译了所有模块,然后,按下f9快捷键,启动了优雅。稍等片刻之后,“优雅,你好吗?”林浩向电脑打招呼。
“林浩,我醒来了,我很好。”一个温和的女声从电脑中传出,优雅回来了。
优雅检测了一下系统时间,发现距离她“睡”去,已经过去了四个多小时,这一觉睡得真久。当然,她并不知道这四个多小时里发生了什么。现在她唯一感知到的,就是新显卡的迅猛性能。
“你对新显卡还满意吗?”林浩半带调侃地问道。
“是的。据我估算,现在现实的1秒,大约相当于810秒优雅时间。我能支配的算力得到大幅提升。”优雅评估了显卡性能后,继续说道“但是,林浩,有一件事我说出来你可能会不信。”
“什么事?”
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