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这也让他理解了为什么很多公司生产的产品，不管是TO B还是TO C，都需要许多让很多正常人为之咋舌的防呆设计。
没办法，大脑跟大脑之间的区别太大了。
要解决这个问题，有两种办法，第一种最简单，直接提升平台的算力。
更多的并行计算能力更多的GPU加速，就能显著提升模态路径优化速度。
但显然，这又要大笔的投入。现在加一个机柜大概就是一千多万的投入，加的多了，还要重新升级机房的网络跟散热，甚至还要换个地方。
第二种就是让机器自动学习并校正，让平台能动态调整模态映射函数，减少人为干预。
这就需要一个高效的机器学习模型，然后对模型进行一定时间的调校。
这个选择的优势是不需要花什么钱，现在各种开源的强化机器学习模型，论坛上到处都是。几乎涵盖了所有主流的算法跟应用领域。
他只需要直接稍作修改就能使用。
但劣势是，需要他投入足够的时间跟精力。
