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第103章 你知道的太多了(1/2)

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这次在灯塔国内禁售一家民营企业,陆羽觉得很可能只是一个开始,后续不知道还会整出多少幺蛾子。

陆羽摇摇头,不再想这些事情。

毕竟对他来说,大国之间的事,离他还是太过遥远。

这天陆羽在家看书,接到葛云聪的电话,跟他说特效软件主要模块和插件基本开发得差不多了,现在要进行第一次整体测试。

陆羽有点期待,说马上就去公司。

挂断电话,给安保人员说了一声,等他们准备好,一起出发前往云汉科技。

到公司的时候,葛云聪已经带团队做好准备工作,只等正式测试。

陆羽也没有多说什么,直接让工作人员开始。

……

两个多小时,这次整体测试还算比较成功,除了一些小,没出现大问题。

这样的结果陆羽很满意,葛云聪等人也由衷的高兴。

前前后后忙碌了半年,现在已经看到胜利的曙光。

跟程序猿们欢庆了一会儿,陆羽和葛云聪回到办公室:

“这次整体测试很不错,是值得高兴的事,你们已经接近成功了。

“不过暂时还不能放松,接下来还要继续完善细节,还有一些小插件没有完成。”

“看进度,春节前是肯定完不成的,不用太赶,慢慢来,多做一些测试,最好让幻创数字那边的特效制作人员,来上手实际操作。”

“毕竟,实践是检验真理的唯一标准嘛,有一些我们忽略的问题,可能他们能发现。”

“等软件正式发布了,给你们一周的时间,带薪休假。”

……

葛云聪点头:“我会安排好的。”

犹豫了下,又问陆羽:“陆总,我们这么大的一个团队,特效软件之后,我们该干嘛?总不能就只做维护升级吧?”

陆羽:“这么大的一个团队?你觉得现在的团队已经很大了?”

葛云聪有点傻眼:“接近四百人了,不大吗?”

陆羽摇头:“不够,远远不够。”

葛云聪:“陆羽,能不能透露下,公司接下来到底要开发什么?”

陆羽没直接回答,反问他:“你有什么想法?”

葛云聪:“现在这么多人都不够,肯定是一个大工程,不会是要搞操作系统或者cad工业设计软件吧?可就凭我们也构建不了完整生态,也没有应用环境啊。”

陆羽有点好笑:“可以再大胆一点。”

葛云聪先是一愣,接着想到了什么,一脸不敢置信,目瞪口呆的看向陆羽:

“陆总,你不会是想……”

陆羽很肯定的点点头:“这么没信心?”

葛云聪无语:“又不是简单的软件,那是人工智能!”

陆羽:“说不上真正的人工智能,连弱人工智能都算不上。”

葛云聪嘴角抽搐:“那也不是简单的事。”

陆羽:“你觉得哪难了?”

葛云聪觉得哪里都难,半天憋不出一句话:“……”

……

陆羽:“以蓝星现在的硬件条件,是诞生不了真正的人工智能的,现在大家研究开发的,说到底,只是基于算力提升的有限智能程序。”

“算力决定了智能程度,那又是什么决定算力?”

葛云聪下意识的回到:“存储,网络,最重要的,芯片和算法。”

陆羽:“存储靠什么?”

葛云聪:“服务器。”

陆羽:“网络,我们和别的公司有差别吗?”

葛云聪:“没有。”

陆羽:“所以,还有什么问题?”

葛云聪:“可我们没有自己的ai芯片。”

陆羽:“除了极少数,其他公司也不是都有自己的ai芯片。”

葛云聪:“但是性能差别很大。”

陆羽:“我们和其他公司相比,优势在哪?”

葛云聪:“我们要什么没什么,哪有什么优……算法!”

陆羽两手一摊,耸耸肩。

葛云聪有点激动:“陆总,你真能搞出提升算力的新算法?”

陆羽:“应该,能吧,人工智能包含了那么多种算法,想要提升算力,不是一种两种算法能决定的。”

葛云聪:“我知道我知道,从一开始接触编程开始,就对人工智能特别感兴趣,也搜集过很多这方面的资料。”

……

陆羽:“既然你对人工智能有一定了解,那你就应该知道一个人工智能包含的算法有多海量。”

“不说那些不太重要的,我们就说说最为主要的几类算法。”

“回归算法,试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系,是统计机器学习的利器,有最小二乘法,逻辑回归,逐步式回归,多元自适应归样条等等。”

“基于实例算法,对决策问题建立模型,选取一批样本数据,根据某些近似性,把新数据和样本数据进行比较,来寻找最佳匹配效果,有学习矢量量化,自组织映射算法等等。”

“正则化方法算法,一般作为其他算法的延伸,根据算法的复杂度对算法进行调整,其中最典型的就是弹性网络算法。”

“决策树学习算法,根据数据的属性采用树状结构建立决策模型,用来解决分类和回归问题,包含分类及回归树,随机森林,梯度推进等等算法。”

“基于核的算法,把输入的数据映射到一个向量空间,在向量空间里,很多问题能够更容易解决,包括支持向量,径向基函数,线性判别分析等等算法。”

“聚类算

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