p id="txt_46">人家已经够努力了,而且大都是当他叔叔的年纪,他总不能指着鼻子骂“你们怎么这么蠢”吧?
这样太过不礼貌,乔喻还真做不出来。
这也让他理解了为什么很多公司生产的产品,不管是TOB还是TOC,都需要许多让很多正常人为之咋舌的防呆设计。
没办法,大脑跟大脑之间的区别太大了。
要解决这个问题,有两种办法,第一种最简单,直接提升平台的算力。
更多的并行计算能力更多的GPU加速,就能显著提升模态路径优化速度。
但显然,这又要大笔的投入。现在加一个机柜大概就是一千多万的投入,加的多了,还要重新升级机房的网络跟散热,甚至还要换个地方。
第二种就是让机器自动学习并校正,让平台能动态调整模态映射函数,减少人为干预。
这就需要一个高效的机器学习模型,然后对模型进行一定时间的调校。
这个选择的优势是不需要花什么钱,现在各种开源的强化机器学习模型,论坛上到处都是。几乎涵盖了所有主流的算法跟应用领域。
他只需要直接稍作修改就能使用。
但劣势是,需要他投入足够的时间跟精力。
不过乔喻还是选择了后者。
倒不是对钱过于敏感,或者被老于感动了,想着帮登月项目多省点钱。
主要是他当时的出发点就是让平台能够在最节省算力的情况下高效运行。
他可以不赚那些苦哈哈实验室的钱,但总不能亏本运营。
增加算力除了前期投入之外,更意味着之后的持续投入,设备折旧、维护费用会增高都是小事,关键是电费还会大幅度增长。
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