“加权惩罚，这个……”

“直接作用于模型的遗传算法决策……”程旭默默思索着：“理论上应该可行，但在现在的技术条件和水平下，这……”

他摇了摇头，这真的有点难说……

思路受限，程旭开始从另一个角度考虑这个问题。

“言心”的价值评价体系和决策过程出了问题，千寻科技也一定想过各种各样的办法，尝试去解决。

“他们会怎么做呢？”

程旭换了个身份，设身处地的思考着问题：如果“言心”是自己负责的项目，到了现在这个程度，在现实技术的条件下，该怎么去调校它。

升级评估网络；加强外部环境反馈；改善遗传算法；优化行动网络……

林林总总写了十几个可能的方案，但都在现今的技术条件限制下，效果都不会很好，又被程旭给默默的划掉了。

要做加权，不管是奖励还是惩罚，都涉及一个问题，那就是加要怎么加、减要怎么减的问题，标准怎么定？这其中最关键的因素就是价值判定。

如果人工来做判定，那还好说，培养人就行了——人在智慧方面肯定是强过ai的，至少现在以及可见的未来都会是这样。

但庞大的数据量决定，这项工作必然不可能全部是人工标定和处理的，而必须要通过模型和算法。

要更精准的做好价值判定，需要更强大的ai模型来支持，而ai本身的训练又依赖于价值判定体系和外部的反馈——这就是悖论。

“除非，价值评估体系使用‘荷泵’芯片来做价值处理核心处理器！”程旭最后得出这样的结论。

传统半导体的二进制运算逻辑，对于确定值的运算，比如整数、浮点数等很擅长。

发展到今天，超级计算机甚至已经能达到每秒钟运算亿亿次这个级别——这是人脑永远也不可能达到的数字。

但是在处理复杂模型的时候，二进制是处在天然劣势的。

而源自神经元仿生的荷泵芯片体系，对此则正擅长——对于事务的分析、判断和决策，它总能迅速的得到最合适的结果，这是它源自基因的优势。

“切入，狠狠的切入！”

找到了合适的方向，程旭十分满足的笑了，美滋滋的躺在了床上，这一夜睡的格外香甜。

……

程旭是睡得香了，但千寻科技这边却几近炸锅。

距离三月十六日“言心”预计上线的日子越来越近，但既有问题一直都没有得到有效解决。

又是一场技术研讨会连夜召开——这已经是千寻科技智能业务事业群“言心”项目组这个月第八次通宵达旦的讨论技术方案了。

起初的时候，对于这样的研讨会大家都还很积极，激情四溢。集思广益，努力寻找着解决方案。

但折腾到今天，多数人都已经“疲”了。

既然问题不能解决，项目又非要上线，那就上，些许问题，就当看不见不就完了？

于是有人就这样建议：“我认为，这个问题根本无关紧要。一个新兴的东西，总是会有各种各样的问题的。

“就像chatgpt，满口的胡说八道很受诟病，但是不也不影响它火爆全球？些许的阴阳怪气儿并不是什么大问题。

“至于更恶劣的，甚至是有些翻动的回答，概率已经非常小了，而且我们也根据关键词做了屏蔽处理，能解决绝大部分的问题。”