林遠很快意識到：算力系統跑AI模型訓練時，不但能最佳化模型引數，還能最佳化模型本身。最佳化模型引數是現實世界所有AI模型訓練在做的事情，而最佳化模型本身在現實世界都是要靠人來乾的事情。

算力系統這是把需要人的事情也給幹了。

‘我特麼成寄居蟹的殼了？’

這是林遠最直白的感覺。

【系統，直白點說，我是不是你的殼？】

【我沒什麼追求的，你能帶我飛就行。】

從來沒有回應過林遠自言自語的系統，這次竟然給了回復。

【你，就是我。我，也是你。】

林遠對著飄在眼前半空中這一句不著邊際的話眨巴了兩下眼，【不要動不動就飆兩句哲學味這麼濃的，只要你能保留我的個人意識和軀體，我不介意當行走的血肉軀殼呀。】

【系統？系統？統統？我願意接受躺平啊。】

直白點說，林遠的努力都是被生活特麼逼的。但有紫金市裡兩套房，誰沒事去考什麼研究生。

但是，系統沒有再給出任何回應。

林遠不得不繼續自己奮鬥者的人設。

——

冷靜下來的林遠很快就因為對算力系統的新認知開啟了新世界大門。

好團公司的演算法面臨的兩大問題。一是取樣資料缺失，因為現實世界有關人的不確定性這些引數無法被採集。二是要計算的引數太多，算力開銷太大。

可這兩大問題被算力系統完美解決了呀。

既然算力系統可以不透過林遠的眼睛也能採集現實世界的引數，那也就是說：系統和現實世界是可以產生連線的。雖然這種連線在目前看來是單向的——只能從現實世界獲取資訊，而無法反向輸出資訊。

但是這也已經足夠牛X了，因為這就能讓系統採集到每一個商家的經營狀況，甚至於每一個商家中每一位員工的工作狀態。這簡直就是開了天眼。

第二個，計算的問題。

由於算力系統可以最佳化模型本身，越最佳化則算力匯率越高。

如果能最佳化到美刀對比辛巴威幣的匯率，林遠都不敢想象。真要到那種地步的話，自己豈不是要計算全宇宙了。

咳咳~~，收起幻想，林遠還是打算實際一點，能達到美刀對比棒子幣的匯率就已經很滿足了。

林遠越想越興奮，如果系統真的能開天眼。那，，，那，，，這個世界對我是不是就沒有鎖了？各種密碼，還有，，，各種關起門來的事情。。。

林遠當即就開始嘗試。

【系，系統。我想看看，那個送我奶茶喝的妹子，現在在幹嘛。】

林遠還下意識地先閉上了眼睛，然後再一點點地睜開，他儘量地想表現的紳士一點，哪怕是靠著系統偷窺的時候也是。

但是，，，他什麼都沒看到。

‘難道是我姿勢不對？這是一個正經的系統？’

【系統，我想看到即開型刮刮樂的印刷過程。】

系統還是沒有反應。

【好吧，系統，埃及金字塔是誰建造的。】

【大毛二毛最後誰贏了。】

【Mount Fuji將來被我們炸了嗎。】

。

。林遠試了遍有關於過去、現在、和將來的所有問題，系統都沒有給出任何回應。

最後，他沒辦法了。只得試一下眼前有關的事情。

【系統，將紫金分部這邊採集的所有外賣資料載入進來。】

系統很快將林遠手頭行動硬碟中的所有外賣資料載入了進來。可是，林遠知道，紫金分部這邊的外賣資料可不只是這一個行動硬碟。實際上這邊的外賣資料太多了，他只是將其中一部分複製到了這個行動硬碟。

正在他疑惑之際，系統總算又給出了提示。

【資料載入需要指明獲取途徑。】

獲取途徑？林遠當即追問，【什麼是獲取途徑。】

系統又再次裝死。

林遠只得根據字面意思去理解。‘獲取資料的途徑？’

手頭這個行動硬碟是自己可見的，自己看見了那也就等於是系統知道了，所以系統就知道怎麼獲取資料了？就有途徑了？

他隨後趕緊遠端登入資料庫伺服器。很快，系統就把資料庫中的全部外賣資料完成了載入。

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林遠這下清楚了。

系統其實根本就沒有天眼，系統只能載入途徑清晰的資料。

比如：手頭的這塊行動硬碟，哪怕林遠沒有明著告訴系統這裡頭有資料，但系統也知道從這裡頭拿資料。因為這從林遠的行為中就能判斷出來。

再比如：林遠沒登入資料庫伺服器以前，系統因為不清楚獲取資料的途徑，也就不知道從哪去載入資料。

所以，“資料載入需要指明獲取途徑”這就話純粹就是字面的意思。

由於系統開不了天眼，林遠想躺平的念頭再次落空，還是要繼續自己的奮鬥者人設。

既然還是得奮鬥，那最佳的辦法就是幫好團把外賣的路徑和派送最佳化演算法給搞定了，走正統的IT大佬路線。

思慮既定，林遠開始了自己的謀劃。

要弄演算法就需要跑AI模型訓練，AI模型訓練首先需要採集資料。手頭好團現成的外賣配送資料資料是不充分的，商家和騎手有關的人的因素那一部分資料好團是沒法採集到的。

商家每位員工當天的工作狀態，騎手當天的工作狀態，這類資料好團怎麼可能採集的到嘛。

可是沒有這些資料的話，強如算力系統也是沒法跑出準確的演算法的。

所以還是回到了問題的本質--沒有足夠的已知條件，則無法解開這道題。算力系統還是受科學法則所束縛。

那接下來自然就是想辦法去採集資料嘍。

既然算力系統只需要資料的途徑指引就能獲取到資料，那林遠首先就想到：是不是只需要自己去把涉及的每戶商家都跑一遍，然後每個騎手都認識一下就可以了。

‘也不知道這樣的途徑指引行不行。’

不管行不行，林遠準備馬上去試試。

隨後，他馬上面臨一個選擇。他總不能去把全國的商家和騎手都認識個遍，總要先選定一個區域的吧。

先選定區域，再讓系統採集那個區域的資料，再跑AI模型訓練，再出針對那個區域的演算法，再最佳化那個區域。之後就是憑藉給好團公司提高騎手工作效率，降低站長人數等管理成本，林遠實現個人的升職加薪。

那選擇哪個區域呢，林遠很快就有了目標。那當然是自己曾經工作過的河西劉鬍子那片了。

先拿劉鬍子那片區域開刀，把劉鬍子那種吸血站長最佳化掉再說。