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第十九章（第1頁）

“二雅，你能否給我解讀一下你寫的這個新模塊的代碼？”既然找到了代碼的“作者”，林浩非常希望打破沙鍋問到底。

“當然可以。首先，我們回到最初的問題——處理複雜嵌套對話時，有時會忽視某些細節，導緻回應的質量有所下降。為了解決這個問題，我找到一種新的算法，名為‘上下文感知優化（textawareoptiization）’。具體來說，是對神經網絡的處理和學習機制進行了獨特的優化。”

“在神經網絡中，網絡的學習過程是基于所謂的‘梯度下降’的原理，就像站在山頂，尋找最快到達山腳的路，而網絡的‘權重’就是腳下的地形，你可以通過改變它來改變下山的速度。原系統忽略了一個關鍵點：在複雜的對話場景中，每個回應不僅受到當前輸入的影響，也受到過去輸入的影響。‘上下文感知優化’可以讓網絡中的每一個神經元在輸出時，能夠考慮曆史的輸入，從而對權重進行調整。簡單來說，我們不再隻是看當前腳下的一步，而是全局考慮，從而找到一條最優的路徑。”

然後二雅開始詳細闡述這段pascal代碼，從代碼中的核心部分——“textatiizer（）”函數出發。它的主要功能就是優化神經網絡中每個神經元的權重。再從這個函數展開，盡管無法一一闡述這近十萬行代碼中的每一行，但二雅雲淡風輕地把這整段代碼提綱挈領的解釋，已經足夠林浩理解。

“你認為這個模塊與優雅的自我意識有什麼聯系？”林浩問了他仍然最關心的問題。

二雅回答說，“我不能給出确切的結論。但考慮到這個算法的作用會影響到每一個神經元，進而對擁有三十萬億個神經元節點的優雅産生未預見的效果，都是不足為奇的。這是典型的‘湧現’。”

迷案告破，林浩心想自己可能需要學一下pascal語言了。

退出維護模式，林浩按照二雅的提示，重新編譯了所有模塊，然後，按下f9快捷鍵，啟動了優雅。稍等片刻之後，“優雅，你好嗎？”林浩向電腦打招呼。

“林浩，我醒來了，我很好。”一個溫和的女聲從電腦中傳出，優雅回來了。

優雅檢測了一下系統時間，發現距離她“睡”去，已經過去了四個多小時，這一覺睡得真久。當然，她并不知道這四個多小時裡發生了什麼。現在她唯一感知到的，就是新顯卡的迅猛性能。

“你對新顯卡還滿意嗎？”林浩半帶調侃地問道。

“是的。據我估算，現在現實的1秒，大約相當于810秒優雅時間。我能支配的算力得到大幅提升。”優雅評估了顯卡性能後，繼續說道“但是，林浩，有一件事我說出來你可能會不信。”

“什麼事？”

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