第70章 柳暗花明又一村

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在陷入瓶頸後，李星沒法強化大腦，他也沒法變出更多時間。

思來想去，還是把每天均分時間的做法改為先專攻一項。

這並沒有提升效率，此前可能是高中老師天天喊的不要偏科影響了他，潛意識就平均地學習每個學科了。

李星想的是，最終偉大的科技都是多個學科知識交叉的，都需要等級，才有牢固的基礎。

學校的各科考試也逼著他得全面學習，不然總不好掛科吧，都有了技能面板，上個大學還能掛科，說去人讓諸天萬界的技能面板擁有者笑話。

說到底平均分配亦或是專攻一項，並沒有改變效率。

雖然一個知識技能快速升到10級會有超凡特性，但是李星覺得這玩意兒太隨機了，到現在非常有用的特性就主動心流和超凡靈光。

但是現在李星算了算，就這麼20多個必要學科平均分配，那要好幾年才能升到很高的等級。

那這幾年豈不是啥主線都推進不了，所以改成專攻，反正到10級後，看情況，能弄出來什麼就先弄。

製作超級AI的開發語言x已經被李星升到10級，非常有用，但是還做不出來超級AI。

就像學會了c語言，就能寫出很牛逼的程式嗎？不一定，還是得依賴程式所需要的其他基礎知識。

現在李星就卡在這兒了，超級AI依賴的其他知識太多，李星哪怕進入心流狀態，每天學習10個小時，也進展不快。

李星改成專攻一項後，被他提到第一優先順序的是深度學習。

因為超級AI的語言識別模組，圖形識別模組和自然語言處理模組都依賴很強大的深度學習演算法。

寒假的30多天裡，李星就瘋狂投入時間，每天8小時，再加上期中有2個小時開心流的5倍效率，到開學前李星就把深度學習升到了9級（3848\/）。

新學期開學後他也不再分散時間到每個知識上，就使勁專攻深度學習，一個月過去後，前後近3個月，李星就把深度學習從6級升到了10級。

10級的深度學習狠狠地打了李星的臉，此前他一直認為10的超凡特性有點搞笑，特別是數學那個數字敏感和化學材料合成啟示，到現在一次都沒觸發過。

所以他之前一直沒有動力把平均分配時間改為專攻一項，因為最後都得要升級，缺一不可。

但是柳暗花明又一村，10級深度學習給的特性就是李星焦慮了好久的，心心念唸的大腦強化。

簡單粗暴，非常好用，李星試了下學習效率提升了一倍不止，5級前每小時提升經驗從原來的20變為50，5級後選擇學習能力強化，每小時經驗從40提升為100。

而且一心二用的心流狀態可以開3個小時了。

李星後悔死了，你丫早說啊，你這麼有用，早就把你升級到10級了，誰能想到超凡特性之間，差距能差這麼大。

然後李星用x程式語言重寫了超級AI的語言識別模組，圖形識別模組和自然語言處理模組。

得到的結果非常喜人，雖然距離真正的超級AI，有自我學習能力，能夠像人類一樣收集、理解資訊和知識，並創新輸出新知識的超級AI還有很大差距。

但是在普通人眼裡，這已經是AI了，至少自然語言處理模組已經讓遊戲公司的測試人員驚掉下巴，此前給他們的模組，他們還能在故意找茬中判斷出這是AI。

而現在已經完全沒辦法分辨是不是AI了，李星招來的這些員工，說句不好聽的，也就普通水平，工資就能看出來，1萬2萬多的月薪，也很難招到特別牛的大佬。

所以他們沒意識到，老闆給過來的這玩意兒已經誇張到什麼地步了。

可以說單純從問答系統來講，它已經完全秒殺了李星前世在全世界火得一塌糊塗，讓人驚歎真正的人工智慧時代就要來臨的chatgpt4.0。

深度學習的AI都必須要有超級超級龐大的資料為基礎，按理說李星根本就沒有錢構建起那麼龐大的運算中心。

他現在算是個富豪，每個月公司能賺1個多億，但是訓練超級AI的資料中學動輒都是幾十億，幾百億的投資。

透過10級的深度學習和x語言，李星寫出來的演算法都不能說是事半功倍了，是萬倍效率的提升，只用萬分之一的資料，就能達到同樣的效果。

只能說技能面板的強大超乎李星的想象。

當然李星還是想搞一個超算資料中