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比起迎来送往,马楼更关心他现在状态:“自杀?”
鹿乙看着将他抱在怀里惊魂未定的母亲,伸出小手安慰她,也安慰他:“随口一说,生死簿把我安然无恙地送回来。”但两者只能选一个,他更在意远方的他,“现在这种方法应该行不通,你试着增加一条我可以违规的策略,绕过生死簿。”
想法很好,实现起来十分困难。
马楼提出卡点:“你要求新增策略要层层审核,流程比买橡皮还复杂。”
无数回旋镖今天一股脑扎死他俩。
鹿乙沉默几秒,说:“调已有策略。”
“也不行,”马楼捂脸,“我不是在优化系统嘛,神经网络强化因果链效果不错,这两天ai版本上线,策略嵌入模型,都训练好了。”
灵魂可分好坏,功德没办法一刀评判,但通过机器学习,锻炼系统用人脑思维,综合各方面因素,对亡者生前德行给出最正确评价。脑子不容易长,训练的数据、训练方式(模型)好坏很大程度影响系统公正。而评判策略就是训练内容之一,一旦敲定,轻易别改。
“……那就改训练样本。”给脑子输入错误数据,引导它往“坏”的方面思考。
马楼还是觉得不靠谱:“你说模型有可能过拟合,让我用大量数据训练,改一个样本改变不了结果。”类似将一个刚出生的婴儿送进狼窝,某一天突然告诉他,你是人,那小孩是不会相信的。
那就想办法让小孩疯了。
“用对抗样本,将某些难以感知的扰动加在这些样本里,导致模型错误分类。”鹿乙说,“对抗性样本的存在是因为数据维度通常过高,模型不可能对整个数据分布的空间完全搜索。回到机器学习最基本的问题是学习数据的分布,如果从训练数据中学习成功,可以泛化到所有数据,包含没见过的测试数据。举个例子,喂给模型一组你的照片,通过特定像素区域就能识别这是你。所以训练有盲区,一种是在你的照片中改一些像素,改完后直观看还是你,但模型以为你是我,另一种放大分类边界,取到模型高概率认为是一个类别的样本。”
马楼痛苦地抱着脑袋。
“我如果说我听不懂你会不会打我。”
“大概猜得到。”
几次折腾,我们帝君算是明白一个道理,心急吃不了热豆腐,船到桥头自然直。看见马楼只是因为加班爽约,暂时放下心来。
“慢慢来。”
可他忘了,加班只有零次和无数次。
且不说马楼只是个平平无奇的草履虫,理解原理、长出一堆脑子要很久。白天不能搞破坏,只有下了班。包打听似乎在他这装了监控,前脚屁股刚离开工位,后脚电话打过来,让他拯救地府。
饕餮不让碰系统,谢必安只让碰一个系统,到了包阎王这总算委以重任,啥系统都交给马楼。这个挂了喊,那个崩了找,这个催那个要,反正每个bug都是p0,都得今日毕,搞得马楼苦不堪言。
忘了压死骆驼的最后一根bug是哪个,马楼怒闯阎王办公室,请他家好哥哥好歹先自己查查问题,别t没插电源服务器开不开机这种弱智操作也大半夜摇他。
包哥说自己不专业。专业的事请专业的人来干,最保险。
马楼委婉表示,不会就学。
包打听默默看他一眼,起身给他沏了杯茶,又慢悠悠坐回阎王椅上:“楼儿啊,这回溯功能的引擎为什么叫引擎啊?它也没车呀。”
“哥,引擎是一个程序或一套系统的支持部分,提升回溯视频加载性能的。”
“哦,那加载又是什么意思呢?”
马楼忍住没反问他你一前端不知道这个?他深呼吸,缓缓说:“就是获取视频数据并缓冲到本地的过程。”
“这样啊。”包打听抿唇思考,似是在消化,又好像吃了块大蛋糕一下子噎在喉咙里,五官皱起来:“那缓冲……”
马楼心里狠狠扇自己嘴巴子,就不该说什么菜就多练。
【作者有话说】
对抗性样本参考《deepneuralworksareeasilyfooled:highnfidencepredictionsforunregnizableias》
。我拿你当兄弟,你拿我当_
一失嘴成千古恨,包哥从前端问到后端,从后端扯到机器学习。本来马楼对算法就不精通,非要回答为什么神经网络叫神经网络,为什么由输入层、隐藏层、输出层组成,为什么权重这么设置,f1为什么叫f1。
于是乎,慢慢来的结果就是,小半个月过去,对抗样本一个没找到,马楼快被训练成了deepseek。
一波未平一波又起,途中马楼琢磨怎么让专线保持不间断畅通,而不是只有到轮回井才能打跨界电话。他想了一个点子,让马小鸡长久吊井里,再给鸡屁股装个信号放大器,这样就可以身处任何位置,随时和鹿乙聊天。
半夜,两人正通着话,鹿乙声音消失。
——鸡跑了。
马楼从树上把鸡提溜下来苦口婆心:“小鸡,为了全地府的事业,你忍一忍。”
虚拟鸡注视着他,启喙。
滚。
马楼吸吸鼻子:“想要什么条件,我都答应。我把你最爱的咖啡店买下来行不行?”
虚拟鸡再次斜视,启喙……
“好的,我知道了。”马楼替它闭麦。
马小鸡扒拉开他的手:“你就不能不加班?”
破天荒的发问,着实让马楼震惊:“你……终于开始关心我了吗?”
……我只是不想当吊死鸡。马小鸡呼扇翅膀飞到离马楼最近的树杈上,“那样我就不用白天也要呆在这里。”
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