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第二天上午，林北迷迷糊糊地睜開一隻眼，習慣性的伸手去夠床頭櫃上的手機。
螢幕亮起來，是魚幼薇發來的那條訊息。
他眯著眼睛把那幾行字看完，嘴角不自覺笑了笑。
“這群人，效率確實高。”
他在心裡誇了一句，簡單回覆了一句——那就準備震撼一下大家吧。
然後翻了個身，準備摟著妹子繼續睡。
但手機又震了一下，這次是魚幼薇發來的語音。
他點了播放，魚幼薇的聲音從聽筒裡傳出來：
“林總，測試結果您看到了吧？效果特別好，好到我都覺得有點不真實……但我有個問題想問問您。”
聲音頓了一下，像是在組織措辭，然後才繼續：
“我們的算力能支撐得起這麼龐大的使用者量嗎？這個產品一上線肯定會爆火，火得一塌糊塗那種。我擔心到時候算力不夠用，出現卡頓或者響應延遲，那使用者體驗就會大打折扣了。”
林北聽完，閉著眼睛沉默了兩秒。
她說的沒錯。
這臺手機助手的核心是小林同學簡化版的演算法，對算力的要求雖然比他們之前接觸過的任何AI模型都要低得多。
雖然被最佳化的很好了，一般的操作依靠手機的效能都能解決。
但是總有一些網友喜歡整活，搞一些比較奇葩的操作。
比如特地整出極為複雜且艱鉅的任務來讓手機處理。
一些效能較差的手機就完全帶不動了。
這個時候就需要聯網進行算力蒸餾。
當然，林北是準備收錢的。
不然不可能自己買裝置擴大算力讓人白用吧。
到時候搞一個包月套餐，或者年費會員。
這樣即使是垃圾手機也能帶得動。
而且林北做的這個程式不大，一整個安裝包就幾百M的大小。
不依託雲計算根本是無法做到這麼完美的體驗的。
林北有想過讓小林同學首接充當算力的，這對他來說簡首是張飛吃豆芽——小菜一碟。
但是這樣位面太誇張了，簡首不合理。
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