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第105章(第2页)

&esp;&esp;小作坊才需要猛火快烧。

&esp;&esp;我要的就是这种光脚的不怕穿鞋的团队。

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&esp;&esp;我说了,我的名字现在就是流量。

&esp;&esp;科技媒体和财经版块开始频繁出现我的名字和这家名不见经传的ai公司。

&esp;&esp;《吕布跨界ai,豪掷千金押注“通用智能”

未来》

&esp;&esp;《从赛道到实验室:“野蛮人”

资本的新游戏?》

&esp;&esp;《深度奇点获天价投资,能否承载吕布的科技野心?》

&esp;&esp;评论褒贬不一。

&esp;&esp;有看好这种“体育+科技”

跨界资源整合的,有质疑agi方向太过遥远、投资风险巨大的,当然,更多的还是吃瓜群众欢乐的玩梗。

&esp;&esp;【下一步是不是该投资航天公司了?马克,危!】

&esp;&esp;【建议吕布老板再投资一家芯片公司,从硬件到软件到数据,一条龙闭环,完美。】

&esp;&esp;【只有我觉得吕布是在下一盘很大的棋吗?体育数据训练ai,ai反哺体育决策,顺便搞点生命科学研究……这布局有点东西啊。】

&esp;&esp;【楼上想多了,吕布老板可能只是钱多到不知道往哪儿放,随手点了个顺眼的。】

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&esp;&esp;就是,我没想到,小作坊的料下的这么猛。

&esp;&esp;没有一月他们就把雏形端出来了。

&esp;&esp;陈序团队几乎是不眠不休,用哈斯和曼联过去三年的海量数据作为第一批饲料,喂给了他们那个还在蹒跚学步的ai。

&esp;&esp;演示很简单,甚至有些粗糙。

&esp;&esp;但效果让人惊叹。

&esp;&esp;屏幕上,一个简化的斯帕赛道模型,导入比赛当天的气象数据、各车队历史湿地表现、车手风格参数……

&esp;&esp;ai开始推演。

&esp;&esp;它模拟了十几种不同的安全车出动时机、进站策略组合、以及关键车手的可能失误点。

&esp;&esp;其中一种推演路径,与汉密尔顿最终夺冠的过程,重合度高达78。

&esp;&esp;另一种路径,则预测了如果米克在倒数第三圈选择更激进的超车路线,可能导致双车退赛。

&esp;&esp;“这只是初步的、基于有限数据和简化规则的推演,”

陈序的声音透过视频传来,“但框架的思考逻辑开始显现了。它不再是单纯拟合,而是在尝试理解比赛这个动态系统的规则和变量。”

&esp;&esp;那就继续烧钱吧!

&esp;&esp;我痛快地再次给他们转账:“该吃吃该喝喝,这种钱不需要省!”

&esp;&esp;办公室又开始欢呼。

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&esp;&esp;为了方便,陈序他们搬到了哈斯在罗来纳总部新设立的“联合数据实验室”

——其实就是把仓库隔壁清空,塞满了服务器和显示屏,还有一群眼睛发亮的码农。

&esp;&esp;“传统思路在这里是极端的取舍,”

陈序指着模拟数据,他的黑眼圈在屏幕光下更明显了,“牺牲一切弯道性能换取直道尾速。”

&esp;&esp;“嗯……但我们的模型跑了几十万次模拟后,发现了一条更好的路径。”

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