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第108章 院士发问

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一声令下,光幕上的双方智能体开始快速行动。

“阿尔法”一方,决策果断,行动迅速,很快便占据了几个明显的优势位置,其算法的优化效率和反应速度令人印象深刻。

而“易”一方,初期的行动则显得有些“迟缓”,甚至在一些局部区域做出了看似“非理性”的避让和迂回。

一位随行的AI专家忍不住问道:“凌博士,‘易’的反应速度和决策效率,似乎不如‘阿尔法’?”

凌峰平静地回答:“‘易数逻辑’不追求单一时间点的最优解,它更关注态势的演化和多重可能性。它认为,局部的‘失’,可能是为了全局的‘得’。它在运算时,会同时评估多种‘卦象’的演变趋势,并根据环境反馈动态调整自身的‘易数模型’。”

艾伦·费米在一旁补充道:“可以理解为,‘易’在进行一种基于概率和模糊逻辑的长期战略推演,而不仅仅是基于当前状态的短期战术优化。”

随着模拟的进行,场上的局势开始发生微妙的变化。

“阿尔法”虽然初期攻势凌厉,但在中期逐渐陷入了“易”巧妙布置下的几个“陷阱”之中,其固有的决策模式在面对“易”这种不按常理出牌的对手时,显得有些捉襟见肘。

而“易”则在看似无序的行动中,逐渐完成了对关键资源的控制和战略要地的渗透,其行动轨迹充满了东方围棋般的“留白”和“后发制人”的韵味。

最终,在模拟进行了近一个小时后,“易”以一种出乎大多数人意料的方式,完成了对“阿尔法”核心节点的“釜底抽薪”,获得了模拟对抗的胜利。

整个演示厅内一片寂静。

李院士盯着光幕,久久不语。

他看出来,“易”的胜利,并非偶然,而是其底层逻辑赋予了它一种更深层次的“智慧”——一种对复杂系统动态演化和不确定性的深刻洞察。

难以置信!真是难以置信---!

第108章 院士发问

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