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第157章 工业AI的训练灵感;卷耳专场的第一个产品

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  纪弘也是解释道:“对于工业AI的训练,我早就有想法。这东西,要比语言模型,画图模型之类的要复杂的多。

“比如,语言模型之类的都是从拆词拆字母开始的,而工业,我之前的思路也是从基础开始。”

基础从哪儿来?是知识库教材库,工业发展史上的机械、设备等资料。

另一方面,就是人了。

像郑建平这样早年属于工业佼佼者的工作思维思路、甚至工厂普通员工操作某一台机器的心得和体会,都可以是基础数据的一部分。

双管齐下。

……

出来逛了一趟,还能有如此的收获——工业AI训练的思路一下子打开了,方向一下子确定了。

事实上,在产线这些天以及今天为光刻胶和高纯硅提供方案和思路的时候,纪弘就已经发现,利用现有产线数据训练AI,强则强已,但本质和现在的工业并没有什么区别。

总需要人不停的盯着,类思维AI发挥的作用完全没有想象中的那么大。

纪弘接着说道:“比如,两条一模一样的产线,这一条我搞好了,下一条一模一样的流程还需要再重复一遍。你觉得这像智能吗?”

“不太像?”程荟脑袋瓜子有些不太灵敏——原本别人都解决不了的问题,AI能解决,这还不智能吗?但是重复工作,又确实……

“还有就是,两条差不多的产线,出了同样的问题,这一条解决了,同样的方法,对另一条却没有用。为什么?”纪弘问道。

“为什么?”程荟毕竟是文史专业的学生,对这些问题天生不敏感。

“世界上不存在一模一样的两片树叶。”纪弘说道:“这就是现实世界与数字世界最大的不同。

“这类问题在数字世界是不可能发生的,数字世界一就是一,二就是二。但在现实世界,你看起来一模一样的东西,就真的一模一样吗?

“现在的AI是基于理想模型的,包括我所说的仿真100%,实际就达不到。但在一定程度上,这种差别对生产无影响,就可以视为百分之百。这也是为什么22nm以上可以使用,先进工艺目前还解决不了的根本原因。

“要想解决这个问题,包括未来工业领域的很多问题,就需要AI就有更强的智慧能力、更敏锐的判断。而这就要求训练的时候更加个性和自由。”

程荟听得似懂非懂,但大约明白是怎么回事儿。

尤其是一个词“敏锐


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