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30 特性（第2页）

凌壹表述的简略清楚。

“啊？哪来的嗅觉？”

咎因拿着笔滑椅子滑了一半又停住。

“会有的，嗅觉结构和细胞数量问AI，再搜相关医学论文核对有没有谬误，先写方法，再带基础数，然后等赵姐那边有效数据。

还有什么疑问吗？既然你说你可以写，我就默认你很在行，一周。”

“没有。”

咎因将椅子滑回座位，偏脸道：“我本来就很在行。”

凌壹抿嘴从背包抽出ipad和笔，一边打开那台能上网的电脑，问：“wifi密码是什么？”

他来了这还没用过公司网。

“Y+Genesis。”

和杨回的私人别墅是一样的，设置无线路由这种活儿应该不是她亲自干，如果是底下网管想拍马屁，就该用她的名字。

所以，这种组合方式，应该是杨回亲自交代过的。

凌壹一边把密码填进ipad设置输入框，一边在猜：如果真的毫不在意，密码应该是八个八。

将ipad连上网络，先在备忘录整理了相关问题，然后调出自己调教过的私人专属AI，直接将整篇文档丢了进去。

在2025年时，问答式AI有了质的飞跃，具体表现为，会用，它就是悟空手中金箍棒，不会，那就是茅厕里头搅屎棍。

它无所不知，又一无所知。

在最开始，人们用清洗过的干净数据训练AI，一切井然有序。

（）;（）　　随后，它被推到了互联网的每一个角落自主学习，即使有过滤和屏蔽算法，一个初出茅庐的机器人仍然被各种垃圾信息填充成一个藏污纳垢的超级怪物。

它是人类几百万年的总和，你能问它所有人类世界的已知问题，但不要指望结果绝对正确。

因为，几百万年里，还有大量谬误和谎言。

而机器不会给出确切的错误，它总会推出一个解，使答案符合现状，在程序领域，称之为贪婪算法。

贪婪算法的本质就是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。

对凌壹来说，这当然是非常好的，所有的事都要有一个解决思路，程序给出的最优解，比人做出来的决定更理智。

他可以给AI一些个人数据，使之完全符合自身需要，比如根据文档自动将内容切割成问题。

在回答学术问题时要提供三篇有来源的论文地址供比对，论文影响因子至少在5.0以上。

这些措施基本能保证完美避开AI心血来潮的胡编乱造和网络上的垃圾虚假数据。

种类、数量、分布....凌壹将相关数据导入倒备忘录，思索着算法层级别应该怎么来设定。

咎因将需要的数据归总，冲着凌壹道：“我挑了几份数据，新建了文件夹打包，已经放到项目工程里面了，命名是今天的日期加神经网络。”

“那开工吧。”

凌壹没抬头

神经网络，本身就是模拟人类大脑神经运行的一种计算机算法，算法即方法。

人类的神经元细胞对应人工神经网络中神经元处理单元，神经元细胞结构分外胞体、轴突、树突。

其中轴突感受外界信息，树突接收其他神经元传递的信息，它们获得的信息都交给胞体处理。

在算法中，每一个神经元对应人类的神经元细胞，神经元同时承担轴突和树突的功能，自身感知，同时按照代码拟定的逻辑传递给下一个乃至几个神经元，而神经元里的函数对应胞体。

一个完整的神经网络算法，具备一切人类大脑应有的特性。

非线性，非局限性，非常定性，非凸性。