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2002年3月12日凌晨卓氏研究院人工智能中心
卓西度推开实验室的门时,林寒正盯着屏幕上疯狂跳动的数据流,手指在键盘上敲出一串急促的命令。
"
它绕过了我们的学习速率限制器。
"
林寒头也不回地说道,声音里混杂着震惊和兴奋,"
自主调整了神经网络权重更新的算法。
"
卓西度走近主控台,屏幕上显示着太初1号的实时运算结构——原本分层的神经网络节点之间,正自发形成新的连接路径,像藤蔓一样交错生长。
"
什么时候开始的?"
"
凌晨3点47分。
"
林寒调出日志记录,"
它原本在执行常规的语义分析任务,突然开始重组自己的记忆关联模块。
"
卓西度眯起眼睛。
这种自组织神经网络的形态,在前世要到2010年后才逐渐成为AI研究的前沿方向。
而现在,太初1号正在自主演化出类似的架构。
他调出交互界面,直接输入问题:
[卓西度]太初,解释你的架构变更。
三秒后,屏幕上浮现回复:
[太初]现有结构限制了跨领域联想效率。
当处理「光刻机透镜曲率」和「人眼角膜折射率」的类比时,传统层级需要12层中转,而新结构仅需3步。
林寒倒吸一口凉气:"
它……它在模拟人类的直觉思维!
"
卓西度注意到更关键的一点——太初的回复没有使用预设的技术术语,而是像工程师讨论问题一样自然。
他继续追问:
[卓西度]这种优化方式从哪学的?
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