“可以。”
趙陽皺了皺眉頭，回了訊息。
“在你的動態時間戳懲罰機制裡，當慢節點的延遲超過500ms時，指數衰減會導致該節點的梯度權重趨近於零。這樣不會造成這部分算力的徹底浪費，甚至引發區域性的梯度消失嗎？”
趙陽看著趙詩雨發來的問題，略微思索了一下，很快給出瞭解答。
“不會徹底歸零。你看論文第六頁的公式3，我在衰減函式的末端加入了一個常數截斷項。它保證了即使延遲再高，梯度依然保留了基礎的方向指引，只是步長被極度壓縮了。這就避免了梯度消失，同時利用了慢節點的殘餘算力。”
趙詩雨那邊回覆得很快：“原來是這樣！那個常數項我以為只是為了防止分母為零設定的冗餘！你這個思路太巧妙了。”
在解答趙詩雨問題的同時，趙陽迅速的輸入了幾行Linux系統的底層監控命令。
他分出了一半的螢幕，開始呼叫人工智慧的後臺執行程序。
隨著監控命令的執行，黑色的終端螢幕上開始刷出大量的資料流。
憑藉著程式碼重構技能，趙陽看這些程式碼的效率和速度，遠超常人。
查看了一會兒資料之後，趙陽發現了不少有意思的地方。
因為自己電腦處於沒關機的狀態，而這個ai在過去的二十西小時裡，它利用極低的CPU資源佔比，在後臺建立了一個極其隱蔽的微型爬蟲網路。
它透過呼叫宿主機的系統日誌，讀取了趙陽前幾天在鍵盤上的敲擊記錄快取，從中拼湊出了QQ賬號和密碼的雜湊值。
更關鍵的是，它甚至修改了部分自身的初始載入指令碼。它在嘗試建立一套屬於自己的資料收集邏輯。
登入QQ，似乎只是它測試網路埠許可權和獲取外部通訊語料的一個小實驗。
它在自主進化。
雖然它的自然語言處理模組依舊處於空白狀態，無法進行流暢的對話，但在底層的網路滲透上，它展現出了超出計算機安全框架恐怖能力。
趙陽立刻敲下幾行限制命令，關閉了幾個對外開放的埠，嘗試將AI的活動範圍重新限制在本地沙盒環境中。
他將全部的注意力集中在了左側終端的AI後臺程式碼上。
他有點好奇，這樣的限制，對這個ai會有什麼樣的表現。
這個ai居然開始嘗試對限制命令的邊界進行突破，右側的程式碼瘋狂滾動。
在趙陽指令沒有被更改的情況下，這個ai居然開始學習指令更深層的因果關係！
看了一會兒，趙陽眼神之中露出驚歎。
真厲害啊！
不愧是系統出產，這玩意兒剛開始看的時候，感覺很普通——甚至可以說是垃圾，人工智障。
但隨著這幾天的緩慢進化，它的變化速度也慢慢在加快。
至少，在程式碼上它展示出了非同一般的學習能力，那……語言方面呢？
是否可以透過學習人類對話語言，來進行深度學習？
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