列和神经拟态芯片集群的协同运算效率也远超预期。
团队里的年轻天才研究员们，看向尼古拉斯凯撒博士的目光中，闪烁着兴奋与激动的光芒。
他们坚信自己正在创造历史，触摸着人类的未来。
然而，只有楚云寒自己知道，那扇门的背后，依旧是一片基于概率、大数据和算法的荒漠。
他虽然已经在极短的时间内，汲取了蓝星人类在信息论、计算机科学、数据模型等所有相关领域的知识。
他的脑海能够如同超级计算机般处理海量数据，推演亿万种可能性。
但新世界计划所需要的，并非是一个像传统AI那样的超级数据模型。
而是一个真正具备理解、洞察、反思、直觉、进化，甚至能在未知环境中产生灵感的智慧。
他构建了前所未有的庞大神经网络，用整个互联网以及所有能够数字化的资料进行训练。
结果得到的，是一个知识渊博、逻辑严谨，却依旧困在数据相关性牢笼中的庞大模型。
它能基于历史数据完美预测已知范畴内的事件，能生成以假乱真的文本和图像，模拟人类进行分析与推演。
但是当楚云寒引入一些，完全超出蓝星经验与认知范畴的宇宙庞大参数时。
模型的推理就会迅速退化成基于最邻近相似性的胡乱匹配，或者陷入逻辑死循环。
它缺乏真正意义上的举一反三，缺乏对事物本质，超越表象的见解，缺乏真正的思考与进化能力。
他尝试引入更复杂的机制和进化算法，让AI模型在模拟宇宙环境中自我迭代。
模型确实学会了更高效的资源获取策略，甚至发展出了一些看似“狡猾”的智慧行为。
但这依旧是对预设规则框架的优化，是算法在既定赛道上的内卷。
楚云寒只要突然改变模拟环境的基础物理常数，或者引入一个完全无法用现有科学解释的宇宙奇观时。
模型的表现就如同一只被扔进四维空间的蚂蚁，只剩下盲目与混乱。
他看着不断闪烁着复杂数据流的光屏微微皱眉，人工智能对他来说，并不是什么未知的事物。
他随时能够通过借鉴曾经任务世界的经验，在短时间内研发出真正的人工智能。
但问题的关
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