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第244章(第1页)

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倒是沈思思,虽然她性格畏畏缩缩,但是相比其他两人,这种缺陷实在算不了什么,她为什么会来到这间宿舍,还需要观察一下。

有这么一群卧虎藏龙之辈做舍友,潭枫丹内心都想要鼓掌了,不过阿姨什么大风大浪没见过,你们这群小哈基米,难道还能让我翻车?

抱着这样的想法,潭阿姨既来之,则安之,一夜香甜无梦。

虽然四人来自不同学院不同专业,但是大一新生很多公共课程是一样的,尤其是思马毛近代史,语文、英语、体育等通识课程。由于这些通识课程需求量大,一般会由多位老师同时开课,学生们可按照学分要求,自由选择上课的老师和时间。

也就是说,不同专业,甚至不同学院的学生,可能会上同一门课。

潭枫丹完成注册程序后,被系统随机分配给开课学员有空缺的老师,她恰好和沈思思选到了同一位老师开设的同一个时间段的《大学语文》。周一,潭枫丹跟着沈思思一起骑自行车去教室,顺带熟悉校园。

上课伊始,当老师宣布点名后,台下低头玩手机的学生变得躁动起来。

这个老师上课风格很宽松,没想到本学期的第一次点名,这么猝不及防地就来了。有的学生来听了几次课,见老师没点名,以为不点名,索性不来了,眼下教室坐得稀稀拉拉,出勤率堪忧。

台上老师悠然自在地点名,台下呼朋引伴,分秒必争。点名过程中,不时有穿着睡衣、踩着拖鞋、蓬头垢面的学生溜进来,坐到了教室的后面,赶上的喜笑颜开,没赶上的捶胸顿足。

这时,老师点到了潭枫丹的名字,她站起来喊到,穿着旗袍的卷发老太太对着她暧昧地笑了笑,道:“潭同学,你先站着,别坐下。”

老太太慢悠悠地念出了后一个名字:“肖烟寒”,又摇头晃脑地念出了一句诗:“山远天高烟水寒,相思枫叶丹,缘分一线牵,两位同学要不要认识一下?”

在哄堂大笑中,潭枫丹扭头看到教室后排的门口,一个鬼鬼祟祟的身影僵直地立在了原地,低着头,站也不是,走也不是,身体力行地表演,什么是大写的尴尬。

男生缩着头,像是想努力消除自己的存在,但是他又高又瘦,脑袋又大,像是一根竹竿挑着摇摇欲坠的灯笼,只是站在那里就会引人注目。

虽然没能看到脸,但潭枫丹的脑海里却瞬间浮现出肖烟寒的面容,对方有一双在社会上摸爬滚打多年后,相当罕见的澄澈眼眸,如同一汪清潭,不含任何杂质,令人印象深刻。

而且潭枫丹不仅认得肖烟寒,还认得一旁拍着他的肩膀开怀大笑的胖子,沈东明。

这对搭档她可太熟了,前世,潭枫丹死前的得最后一个收购案,就是代表企鹅跳动集团收购二人创办的公司,但是因为公司创始人之一肖烟寒迟迟不肯松口,收购未能如期达成。

前世的最后一个晚上,胥辛的庆祝party,潭枫丹猫在露台偷偷报警时,被出来透气的肖烟寒意外撞见,为了拖延时间,她主动搭讪了一无所知的男人,对方表现得像是过了三十岁就会成为魔法师的那类程序猿,腼腆害羞又满眼放光。(详见第一章)

虽然知道自己即将永远离开企鹅跳动集团,但是她下意识的反应是什么来着?

这笔生意没准能成。

打工人,打工魂,潭枫丹是如此敬业,但是老板只想睡她,呵呵。

想到这,潭枫丹的心底泛起一阵酸楚,不过,没关系,今生她即将拥有自己的事业。

前世谈收购案的时候,潭枫丹仔细考察过肖烟寒主导开发的“U你”APP。

“U你”最初是一群大学生跟风开发的聊天软件,昙花一现后,没了热度,当时一起创业的人都散了,只有肖烟寒和沈东明留下来了,还是兼职。

两人一个负责技术,一个负责运营,公司也就这么半死不活的开着。直到进入直播时代,突然有一天,“U你”被网红带火了,两人辞职转全职,公司规模急剧扩张,2人变200人,在一年内攻城掠寨,有力地冲击了企鹅跳动在通讯领域独领风骚的地位,又打破了众多社交软件巨头的联合围剿,在这个竞争激烈的领域,分得了一杯羹。

企鹅跳动很快推出了类似功能的APP,除了被吃瓜群众群嘲“又抄?不愧是你鹅”,一无所获。

但“U你”能火,并不仅仅只是因为网红带来的流量,更是因为,肖烟寒在APP十几年、上百个版本迭代中,鼓捣出的一种新型机器学习算法。

虽然“U你”最初是个聊天软件,但是为了挽留日渐减少的用户数量,肖烟寒开发了一款语音聊天机器人“小U”,代替活人和用户聊天。

后世,随着ChatGPT获得广泛关注,深度学习成为机器学习中的显学,以ChatGPT为代表的聊天机器人,能够根据用户的提问生成回答,甚至可以按照关键词写出一篇完整的论文,敲出一套可以运行的代码,给出一张精美的画作。

但是却解不出一道简单的初中数学题。乃至于ChatGPT给出的其他答案,特别是那种互联网上较少有人公开讨论的领域,也不乏一本正经的胡说八道。

ChatGPT的BUG可以修复,但是乐子人总能乐此不疲找出新的。

原因很简单,这类聊天机器人,回答用户提出的问题,靠的是记忆而非推理。

形象化来说,要让人类幼儿理解什么是梯子,只要让孩子看过一遍,再指着类似的东西比划描述,智力正常的孩子都能通过一到两个例子,触类旁通,懂得梯子的概念,但是要让ChatGPT能识别出什么是梯子,则需要某个数据中心的录入员们标记上百张图片,学习效率远低于真正的人类。

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