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負責硬件的工程師項目組組長說道：“已經在組裝了，大概3天能調試結束，具體能不能動起來，還要看AGI系統能否流暢運行，雲運算後，簡單了不少，以前我們相當于在機器人身上安裝高配電腦主機，現在隻用一套通訊系統，和控制系統。”

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“盡快調試吧，AGI系統和硬件結合時，我親自負責調試。”陸凡最後說道。

會議結束，陸凡開始編寫小程序，把小八網絡收集的不良視頻剔除。

陸凡設計的AGI系統，其實是人工智能Chatgpt的加強版。

那為什麼不制作一個專門回答問題，對标Chatgpt的程序呢。

不是做不出來，而是需要時間訓練這套系統。

陸凡目前用的是視頻訓練小八，主要讓小八學習視頻裡人物的動作，識别物品等等。

這是比文本數據更豐富的數據信息。

回答問題方面，反倒是比不上Chatgpt。

OP公司用了個參數，其中包含大約個量的轉換器（transformer）結構，這些轉換器結構通過分析大量數據來學習語言的模式和上下文關系。

這才做到讓Chatgpt回答各種各樣的問題。

陸凡對小八的訓練數據還比不上對方。

但不停訓練下去，陸凡将邁過文本訓練這一關，讓小八通過調用視頻裡的信息回答問題。

這又要誇獎一下視頻平台的創作者們了。

各大平台擁有海量高質量視頻科普博主，這些人的視頻中，大到對宇宙的描述，小到買菜砍價技巧，都能找到答案。

關鍵是語音，對應文字符号，同時畫面也可能相關。

一條講述蘋果的詳細科普視頻，小八能理解蘋果的一生，而文字卻很難包含這麼豐富的信息。

如果這個世界沒有陸凡，那字節公司将來很可能做出厲害的人工智能。

陸凡會不停訓練小八，當視頻參數積累足夠後，他還會讓小八吸收文本信息。

相當于讓一個成年人看書，能理解書裡的内容。

而目前的大數據文本訓練，更像是給一個天賦異禀邏輯力驚人的嬰兒，塞一大堆文本數據，讓它總結歸納文本數據的上下聯系。

其實嬰兒最終即便看起來什麼問題都能回答，但這個嬰兒依舊完全不理解文字信息。

隻是它知道，要這麼回答，而不知道為什麼要這麼回答。

小八不停積累下去，也許有一天，因為陸凡的一些靈感，升級相關技術，能讓小八“活過來”。

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