第23章 算力系統的優越性？

  第23章 算力系統的優越性？

  林遠很快意識到：算力系統跑AI模型訓練時，不但能優化模型參數，還能優化模型本身。

  優化模型參數是現實世界所有AI模型訓練在做的事情，而優化模型本身在現實世界都是要靠人來幹的事情。

  算力系統這是把需要人的事情也給幹了。

  『我特麼成寄居蟹的殼了？』

  這是林遠最直白的感覺。

  閱讀更多內容，盡在st☕️o9.com

  【系統，直白點說，我是不是你的殼？】

  【我沒什麼追求的，你能帶我飛就行。】

  從來沒有回應過林遠自言自語的系統，這次竟然給了回復。

  【你，就是我。我，也是你。】

  林遠對著飄在眼前半空中這一句不著邊際的話眨巴了兩下眼，【不要動不動就飆兩句哲學味這麼濃的，只要你能保留我的個人意識和軀體，我不介意當行走的血肉軀殼呀。】

  【系統？系統？統統？我願意接受躺平啊。】

  直白點說，林遠的努力都是被生活特麼逼的。但有紫金市里兩套房，誰沒事去考什麼研究生。

  但是，系統沒有再給出任何回應。

  林遠不得不繼續自己奮鬥者的人設。

  ——

  冷靜下來的林遠很快就因為對算力系統的新認知打開了新世界大門。

  好團公司的算法面臨的兩大問題。一是採樣數據缺失，因為現實世界有關人的不確定性這些參數無法被採集。二是要計算的參數太多，算力開銷太大。

  可這兩大問題被算力系統完美解決了呀。

  既然算力系統可以不通過林遠的眼睛也能採集現實世界的參數，那也就是說：系統和現實世界是可以產生連接的。雖然這種連接在目前看來是單向的——只能從現實世界獲取信息，而無法反向輸出信息。

  但是這也已經足夠牛X了，因為這就能讓系統採集到每一個商家的經營狀況，甚至於每一個商家中每一位員工的工作狀態。這簡直就是開了天眼。

  第二個，計算的問題。

  由於算力系統可以優化模型本身，越優化則算力匯率越高。

  如果能優化到美刀對比辛巴威幣的匯率，林遠都不敢想像。真要到那種地步的話，自己豈不是要計算全宇宙了。

  咳咳~~，收起幻想，林遠還是打算實際一點，能達到美刀對比棒子幣的匯率就已經很滿足了。

  林遠越想越興奮，如果系統真的能開天眼。那，，，那，，，這個世界對我是不是就沒有鎖了？各種密碼，還有，，，各種關起門來的事情。。。

  林遠當即就開始嘗試。

  【系，系統。我想看看，那個送我奶茶喝的妹子，現在在幹嘛。】

  林遠還下意識地先閉上了眼睛，然後再一點點地睜開，他儘量地想表現的紳士一點，哪怕是靠著系統偷窺的時候也是。

  但是，，，他什麼都沒看到。

  『難道是我姿勢不對？這是一個正經的系統？』

  【系統，我想看到即開型刮刮樂的印刷過程。】

  系統還是沒有反應。

  【好吧，系統，埃及金字塔是誰建造的。】

  【大毛二毛最後誰贏了。】

  【Mount Fuji將來被我們炸了嗎。】

  。

  。

  林遠試了遍有關於過去、現在、和將來的所有問題，系統都沒有給出任何回應。

  最後，他沒辦法了。只得試一下眼前有關的事情。

  【系統，將紫金分部這邊採集的所有外賣數據載入進來。】

  系統很快將林遠手頭移動硬碟中的所有外賣數據載入了進來。可是，林遠知道，紫金分部這邊的外賣數據可不只是這一個移動硬碟。實際上這邊的外賣數據太多了，他只是將其中一部分拷貝到了這個移動硬碟。

  正在他疑惑之際，系統總算又給出了提示。

  【數據載入需要指明獲取途徑。】

  獲取途徑？林遠當即追問，【什麼是獲取途徑。】

  系統又再次裝死。

  林遠只得根據字面意思去理解。『獲取數據的途徑？』

  手頭這個移動硬碟是自己可見的，自己看見了那也就等於是系統知道了，所以系統就知道怎麼獲取數據了？就有途徑了？

  他隨後趕緊遠程登錄資料庫伺服器。很快，系統就把資料庫中的全部外賣數據完成了載入。

  林遠這下清楚了。

  系統其實根本就沒有天眼，系統只能載入途徑清晰的數據。

  比如：手頭的這塊移動硬碟，哪怕林遠沒有明著告訴系統這裡頭有數據，但系統也知道從這裡頭拿數據。因為這從林遠的行為中就能判斷出來。

  再比如：林遠沒登錄資料庫伺服器以前，系統因為不清楚獲取數據的途徑，也就不知道從哪去載入數據。

  所以，「數據載入需要指明獲取途徑」這就話純粹就是字面的意思。

  由於系統開不了天眼，林遠想躺平的念頭再次落空，還是要繼續自己的奮鬥者人設。

  既然還是得奮鬥，那最佳的辦法就是幫好團把外賣的路徑和派送優化算法給搞定了，走正統的IT大佬路線。

  思慮既定，林遠開始了自己的謀劃。

  要弄算法就需要跑AI模型訓練，AI模型訓練首先需要採集數據。手頭好團現成的外賣配送數據數據是不充分的，商家和騎手有關的人的因素那一部分數據好團是沒法採集到的。

  商家每位員工當天的工作狀態，騎手當天的工作狀態，這類數據好團怎麼可能採集的到嘛。

  可是沒有這些數據的話，強如算力系統也是沒法跑出準確的算法的。

  所以還是回到了問題的本質--沒有足夠的已知條件，則無法解開這道題。算力系統還是受科學法則所束縛。

  那接下來自然就是想辦法去採集數據嘍。

  既然算力系統只需要數據的途徑指引就能獲取到數據，那林遠首先就想到：是不是只需要自己去把涉及的每戶商家都跑一遍，然後每個騎手都認識一下就可以了。

  『也不知道這樣的途徑指引行不行。』

  不管行不行，林遠準備馬上去試試。

  隨後，他馬上面臨一個選擇。他總不能去把全國的商家和騎手都認識個遍，總要先選定一個區域的吧。

  先選定區域，再讓系統採集那個區域的數據，再跑AI模型訓練，再出針對那個區域的算法，再優化那個區域。之後就是憑藉給好團公司提高騎手工作效率，降低站長人數等管理成本，林遠實現個人的升職加薪。

  那選擇哪個區域呢，林遠很快就有了目標。那當然是自己曾經工作過的河西劉鬍子那片了。

  先拿劉鬍子那片區域開刀，把劉鬍子那種吸血站長優化掉再說。

  （還有更新耶）