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“這究竟是怎麼回事兒？”
紀弘心裡是有點兒緊張的，畢竟事情有些超出認知。
但應該不是什麼壞事兒，自己身體的感覺在那擺著呢。
不過，他還想接著驗證一下別的東西——總不會只能加體能吧？
“老婆，你也坐起來，我給你看個東西。”
“你今天是怎麼了啊？精力這麼充沛？”程薈盯著紀弘看了許久，心裡也冒出了些許擔憂。
不過紀弘完全沒有注意到這些，而是說道：“你看，這個是我前幾天開發的一個小程式，《我的賽博女友生氣了》，你幫我參謀參謀。”
紀弘經常開發一些小玩意兒放到小程式裡，開通了流量主，也能獲取一些廣告收益，不過不多，這些程薈都是知道的。
以前紀弘沒有給她講過這東西怎麼做的，畢竟她本科學的是管理學，畢業之後一直在外貿行業，跟技術工作有點兒不搭邊兒。
不過這個……
【女朋友生氣了不好哄怎麼辦？這款賽博女友模擬器來幫你！AI模擬日常矛盾，可以多多練習，你也能成為高手！等你來通關啊！】
【場景一：女朋友想喝奶茶，你隨口接了一句，“還喝呢，你昨天體重都又重了？”】
【女朋友極度生氣（憤怒指數100），請在10句對話內鬨好她。每句話最多減20生氣指數，不合適的語言還會導致生氣值增加哦。】
“很有意思啊這個，你還挺內行啊看起來？你說，如果是我的話，你怎麼哄啊？”
程薈倒是不看小程式了，直接問紀弘，他算是把挖了個坑把自己埋進去了。
“我老婆通情達理，溫柔善良，生氣肯定是假的對不對？”
紀弘其實不會哄人，這玩意本來就是接入的千尋的智慧雲萬舸問答AI底座，然後根據場景稍微訓練了一下，怎麼才能通關，他自己也不知道：
“老婆，你說這東西怎麼樣？”
“嗯，挺有意思的，不過真有女孩子這麼不可理喻嗎？”
“就是個樂子嘛，最起碼我老婆肯定不是的。”
聽著【得到認可，策劃靈感+1】的聲音，紀弘腦袋一震，隨即變得十分清明，關於這個模擬器腦子裡又多了無數的延伸想法。
“策劃靈感？”雖然與自己想要的技術能力南轅北轍，但紀弘好像也意識到了一些規律。
他腦筋轉了轉，開始跟程薈說起技術方面的事兒：
“這東西AI接入的是文心大模型，文心一言你知道吧？跟ChatGPT差不多，當時剛出來的時候，咱倆還玩兒呢你忘了沒？”
“嗯嗯。”紀弘在說技術，而程薈滿腦子都是回憶，跟紀弘在一起時的點點滴滴她好像都記得。
“AI的訓練啊，其實很簡單。比如機器學習裡的反饋強化學習，什麼意思呢？
“這本質上跟教小孩兒是一樣的，這道題做錯了，上去就給他一巴掌，然後告訴他回去重做，嘿，又做錯了，再給一巴掌，這巴掌就是反饋，重來就是訓練，直到做對為止。”
“還是不一樣的吧，教小孩兒光打可不行，得告訴他怎麼做。”程薈懶洋洋的躺在紀弘臂彎裡：“以後你可不能打小孩兒。”
“那是，但是機器不是沒這個能力嗎，只能‘打’。但是機器也有優勢，他資料量大，一次又一次的嘗試，只要算力夠大，‘打’的夠多，還是能很快變強的。”
……
紀弘專門挑一些通俗易懂的比方，儘量把人工智慧訓練的各種方式類比起來，程薈是聽得津津有味。
不僅如此，最後紀弘還掏出了殺手鐧——給程薈看收入!
比起以前做的那些小玩意，《賽博女友》的成績確實算比較突出的，早兩天紀弘看的時候日廣告收入都有一兩百了。
紀弘也是準備稍稍的“驚”程薈一下，再加上自己的鋪墊，看能不能得到一個技術水平方向的認可。
他一邊講解著技術，一邊操作手機打登入後臺檢視收入流水，隨即話鋒一轉：
“老婆，你看看，人工智慧的技術雖然複雜，但隨便衍生出一個東西收入都很可觀，就《賽博女友》這個小東西，這兩天已經給我們帶來好幾百，啊不對，好幾千的收入了！”
紀弘原本是準備“驚”程薈一下的，未成想，連自己也驚住了——前兩天還一兩百的日收呢，但昨天的資料，赫然已經達到已經達到兩千多了！
“啊，真的嗎老公？分角元十百千，昨日總收入兩千六百八十四塊一毛二！一天兩千多啊老公，技術好真的可以為所欲為。”
程薈更是十分激動的說著：“我就知道，我們真的要轉運了！”
【得到認可，人工智慧訓練靈感+1！】
果然可以，紀弘甚至有點兒抑制不住內心的激動：“謝謝你，老婆。”
“謝我什麼啊？”程薈笑顏如花。
“呃……”紀弘傻眼了，有些東西不能說吧，別說出去再被認為犯了什麼病，靈機一轉：
“謝謝老婆送的轉運觀音，相信她真的能給我們帶來好運！”
“那是的，我們回頭還得得去還願呢。不行，我困了，先睡了哈。”
“嗯，睡吧，晚安。”
程薈很快睡著了，她的睡眠一向比較好，沒什麼心事兒、知足常樂，這樣的人睡眠質量都超好。
不過紀弘卻是沒有心思去睡覺了，不時地思考著“靈感+1”的事兒，事情雖然離奇，但是他確定這是真的——腦子裡關於《賽博女友》和人工智慧訓練的靈感正爆棚呢。
他翻身而起，正常情況下靈感都是一瞬，也不知道+1能夠維持多久，必須儘快的記錄下來，能夠實施的必須立即實施，如果沒錯的話，實施後再得到認可還能固定一部分的能力。
紀弘在陽臺改造的小書房裡，自己的電腦前，腦筋在飛速的轉動，人工智慧的延伸靈感也正蓬勃而出。
一般來說，人工智慧的行業門檻很高，就拿訓練大模型來說，一次開機甚至都需要過千萬上億元的資金，真要訓練到ChatGPT或者文心4.0的水平，起碼數十億的投入。
而且現在人工智慧的訓練，演算法本身的差別很微小，甚至主流模型演算法都是完全開源的，大家都一樣。
其根本就是引數規模以及算力大小，訓練走的就是大力飛磚的模式，只要算力堆的多，訓練出來的東西那就強，說白了，就是需要砸錢。
紀弘當然沒有這個錢，《我的賽博女友》的AI能力是透過接入千尋科技的開放平臺，利用千尋智慧雲萬舸的裡文心大模型4.0版本來實現的。
這通常也是中小企業或者個人開發者利用人工智慧的主要手段。
而此刻，紀弘想的則是另外一種情形：“有沒有一種方法，能夠大幅度的節省訓練成本，或者讓它的訓練更類似於人類思考本身。”
