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第42章 爆金幣了（第1页）

侯首长將来自上层的委任状交给林宇后，並不意味著林宇这就能直接就上任厂长了。

这只是最上层的任命和调动，但下层方面的通知尚未做好。

林宇这次做出的贡献实在是有点大，为此侯首长让林宇先多等两天，他来派人处理好厂子的交接事宜。

免得有人看林宇年纪小就向林宇发难。

於是自那场宴会后，林宇迎来了两天难得的休假时间。

不过这两天林宇也没閒著，克雷超算被军方还给了他，並且洗白上岸之后，再也没有人会追究这件事。

教授团们只拿著反编译sa政策的那套代码走了，得益於军方资金的支持，现在林宇的超算鸟枪换炮。

先前只有1。44mb容量传统的3。5英寸软盘被换成了艾美加zipz100磁碟驱动器。总容量提升了70多倍，达到了100mb。

硬碟上则是插了四个1。3gb的迈拓ide接口硬碟，容量飞升。

林宇终於能进一步深化他的人工智慧了。

虽然他自己已经靠著系统得到了连接2026年人工智慧网络的人工智慧。

但能在这个时代可落地给普通cpu的人工智慧还是要先做出来。

和后世的人工智慧大模型不同。

他现在做的是类似於阿尔法狗的科研助手。

这是人工智慧没经过大数据模型训练后，最开始的样子。

如果林宇没回到这个年代，三年后，第一台能够深化学习、强化学习的人工智慧会在俄罗斯產生。

但既然林宇回到了这个年代，那么这朵桂冠只会由中国摘下。

这种人工智慧的核心不是后世高算力时代下的神经网络模型。

而是贝叶斯统计框架下，用马尔科夫链蒙特卡洛方法弄出的学习技术模型。

它不像后世那种，能隨时隨地在所有领域都能调动资料库，为每一个人都解出答案的通用ai。

而是对专业的资料进行研判。

在海量的可能性中寻找最优解。

用ai的自我对弈、海量模擬和叠代优化，来代替人类完成大量低效的试错实验。

人类进入到ai时代最大的飞跃从来都不是面向普罗大眾的大模型搜寻引擎。

而是ai在科学技术研发上带来的生產力飞跃。

药学和生命科学上能用ai来进行蛋白质序列测序，有机物合成。

材料学和新能源上能用ai来代替人类解决元素配比、晶体结构的海量组合。

连林宇深爱的航天专业上，都能用ai来处理火箭的气动布局结构设计，用算力来处理多目標的复杂优化问题。