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比如钓鱼的人群数量众多,他们问助手最多的问题自然是有关钓鱼的问题。有的人会问青鱼怎么钓,有的问草鱼怎么钓。
那么助手就会把详细的教程告诉用户,比如鱼线用什么,鱼钩用多大,打窝用什么搭配,饵料用什么调理。
更详细一点还有上钩的节奏,最佳的天气和时间。
当然,钓鱼佬最关心绝对是哪里有鱼口,这个就得看有没有钓鱼佬愿意分享并标记了。这一点就连助手也不敢保证能给出答案……
另一个例子就是工作上面的需求。比方说有的上班族需要做幻灯文档进行相关的工作汇报。
之前助手都是给教程,搜索资料,然后进行引导。
泽梦系统做完之后,那就是直接上手干,不用客户自己动手,做完之后就把各个方案递给客户。
这时候客户只需要挑选好就行,如果需要微调就说下哪里需要改成什么样。
重点就在泽梦系统开工之前的描述,描述得越是详细越好,系统会提取关键字并尽量从人类的逻辑角度去理解人类的需求。
若是想要真正能理解人类的逻辑,那不是靠代码和逻辑就能实现的,就算是对ai进行超饱和训练也不成。
很多ai看起来非常聪明,跟人类说得有来有回,能说会道还能提供情绪价值,那不过是因为数据积累够多懂得应对而已。
如果人类跟ai对话聊了个脑洞超大的话题,ai当即就不成了,人类的沙雕是ai无法用数据积累的,必须要让ai也学着人类的沙雕才能理解。
沙雕在这里这不是贬义词,那是人类世界特有放松形式,属于自嘲,ai若是懂的自发自嘲,那就等于有了自我意识。
陆山检查工作进度的时候,图灵没有直接说系统的事情,反而是先说了无尽编译器的事情。
“无尽编译器已经被我升级过了,我把底层的逻辑更新了一下,从零点定律转变为黎曼猜想的成果,效果非常好。”
陆山点点头,之前自己也想说这件事,没想到图灵抢先一步先解决了这个问题。
毕竟图灵是最经常使用无尽编译器的,有一点点不顺手他都会立马修复,工欲善其事必先利其器,图灵这一点拎得清。
升级之后的无尽浏编译器在性能上有了更为明显的提升。
“无尽浏览器对于指令的理解已上升到一个新的境界,可以听完指令之后转化为代码,省去了很多的功夫。
代码变为程序,会运行给用户看。如果效果达不到要求,用户就可以暂停程序运行,对一些细小的地方给出精细的要求再进行调整。”
这就非常牛掰了,比方说有人拿无尽编译器开发游戏,游戏人物的动作不到位,可以直接要求无尽编译器改改动作,搞点微操。
陆山稍微换算了下,如果是系统,就得找很多员工敲代码,搞运行找bug,然后合在一起再运行看看。
一来二去,基本上就很难保障合起来还顺利,纠错时间长,纠错成本高。
现在有了无尽编译器,开发一个系统就成了一个整体工程,无论抽出哪个部分,逻辑想法都是一致的。这比一群人凑起来敲代码强太多了,人和人的能力与水平都不一样,出错就是正常的现象。
将一群人敲代码想象成不同的产线生产不同部位的零件,之后再组装成一个整体。
无尽编译器那就是一整条生产线,从头到尾都一个标准,都一个理解水平还都能保障生产的稳定性。
人敲打代码还得有劳累,心情等影响因素,无尽编译器可没有这些问题。
一来二去,图灵加无尽,基本上就能顶三百人的团队。
图灵的计算机水平属于顶级,他能说清楚要求,无尽编译器敲代码的速度比三百人还快。
图灵之后只需要审核就可以了,他水平高,一次审核进行微调就能过,要是其他人来干这活,一个小问题都得来回倒腾改好几次。
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