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“老公，我有些不太懂哎。”程荟也是问道。
这几个月，她一直跟着苗文璐教授，所研究的课题数不胜数，但核心只有一个，那就是卷耳智能科技，也就是他老公。
于是，她就有了两个身份，在外，她是一丝不苟的学者，研究卷耳智能科技的一举一动对于科技对于社会甚至对于国际关系、对于世界经济未来长期的影响。
在内，到了晚上，拥着自己白天的“研究对象”颦蹙嬉笑，听着他的故事慢慢入眠。
再没有如此幸运的事儿，那就是让我遇到了你，她只想了解老公更多一些，再多一些。
纪弘也是解释道：“对于工业AI的训练，我早就有想法。这东西，要比语言模型，画图模型之类的要复杂的多。
“比如，语言模型之类的都是从拆词拆字母开始的，而工业，我之前的思路也是从基础开始。”
基础从哪儿来？是知识库教材库，工业发展史上的机械、设备等资料。
另一方面，就是人了。
像郑建平这样早年属于工业佼佼者的工作思维思路、甚至工厂普通员工操作某一台机器的心得和体会，都可以是基础数据的一部分。
双管齐下。
……
出来逛了一趟，还能有如此的收获——工业AI训练的思路一下子打开了，方向一下子确定了。
事实上，在产线这些天以及今天为光刻胶和高纯硅提供方案和思路的时候，纪弘就已经发现，利用现有产线数据训练AI，强则强已，但本质和现在的工业并没有什么区别。
总需要人不停的盯着，类思维AI发挥的作用完全没有想象中的那么大。
纪弘接着说道：“比如，两条一模一样的产线，这一条我搞好了，下一条一模一样的流程还需要再重复一遍。你觉得这像智能吗？”
“不太像？”程荟脑袋瓜子有些不太灵敏——原本别人都解决不了的问题，AI能解决，这还不智能吗？但是重复工作，又确实……
“还有就是，两条差不多的产线，出了同样的问题，这一条解决了，同样的方法，对另一条却没有用。为什么？”纪弘问道。
“为什么？”程荟毕竟是文史专业的学生，对这些问题天生不敏感。
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