第241章 更新「生物计算机」& 突破的技法能力[2/2页]
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> nbsp好在MuBei2.0的量子计算核心展现出了惊人的能力。它的量子计算核心拥有超过300个稳定的量子位,这意味着它可以同时处理2300个状态。
nbsp这种计算能力让它能够同时追踪和计算数万亿个神经连接的精确三维坐标,并实时模拟整个神经网络的信号传递效率。
nbsp在手术执行层面,MuBei2.0同时操控着数万个具备纳米级精度的微型手术单元。每个手术单元都配备了量子计算微核心,可以进行独立决策。
nbsp这些单元通过量子纠缠保持同步,操作延迟低于毫秒,每秒可完成数十亿次精确的手术操作。
nbsp与此同时,它的扫描分析系统在进行切片的同时就开始了纳米级扫描,实时构建包含3500亿个神经元的精确三维模型,并能预测优化每条神经通路的信号传导效率。
nbsp正是这种前所未有的计算能力,让MuBei2.0得以在短短一天之内就完成「生物计算机」的升级手术。
nbsp这不仅体现了MuBei2.0惊人的技术实力,更展现出了量子计算技术在生物改造领域的颠覆性突破。
nbsp在「生物计算机」完成更新的那一刻,慕北从手术台上起身,突然感到世界的运转速度仿佛提升了十倍。这种感觉并非错觉,而是源于神经信号传导效率的巨幅提升。
nbsp如果要进行性能对比:上一代「生物计算机」即便把神经细胞压榨到极限状态下的峰值算力,也还比不上现在慕北毫无压力状态下的十分之一。
nbsp而伴随着算力的飞跃,一连串的提示向慕北传来:
nbsp【你的被动能力「中远程攻击专精」已提升至
nbsp【你的被动能力「中远程攻击专精」已提升至
nbsp……
nbsp【你的被动能力「中远程攻击专精」已提升至
nbsp……
nbsp【你的被动能力「近战专精」已提升至
nbsp【你的被动能力「近战专精」已提升至
nbsp......
nbsp【你的被动能力「近战专精」已提升至
nbsp【你的被动能力「近战专精」已提升至
nbsp……
nbsp除了以上的这些提示之外,还有这些「近战专精」附属技能的提示:
nbsp【「近战专精」附属技能「忍耐」的技能等级,已同步至主技能
nbsp【「近战专精」附属技能「决心」的技能等级,已同步至主技能
nbsp【「近战专精」附属技能「撼地」的技能等级,已同步至主技能
nbsp【「近战专精」附属技能「战吼」的技能等级,已同步至主技能
nbsp【「近战专精」附属技能「瞬」的技能等级,已同步至主技能
nbsp……
nbsp技法类被动能力的就像一道天堑,若非发生质变,根本无法跨越。可现在,这个障碍却被慕北轻易突破了。
nbsp常人要突破这种境界,往往需要所谓的顿悟。那些并非契约者的技法天才们,可能要沉淀数年,等待灵光一闪的契机。
nbsp但对慕北来说?
nbsp顿悟?
nbsp不存在的。
nbspAlphaGo知道吗?
nbspAlphaGo是谷歌DeepMind公司开发的一个人工智能程序,它在围棋领域创造了历史性突破。
nbsp在围棋这个被认为最能体现人类智慧的领域,人们曾经认为AI至少需要50年才可能战胜人类顶尖围棋宗师。
nbsp那些人类围棋大师和围棋宗师们坚信,围棋不仅需要计算,更需要直觉、经验和对局势的深刻理解。
nbsp然而,AlphaGo用事实证明:超强的算力配上优化的算法,可以碾压任何人类的所谓的“顿悟”和“经验”。
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nbspAlphaGo没有研习人类的古谱,也没有拜师学艺,更不需要什么玄妙的顿悟。
nbspAlphaGo只是通过大量对弈来不断优化自己的算法,仅用了短短几年,就达到了人类棋手穷尽一生也无法企及的境界。
nbsp2015年10月,AlphaGo首次击败欧洲围棋冠军范廷钰;
nbsp2016年3月,AlphaGo以4:1战胜世界顶级职业棋手李世石;
nbsp2017年5月,AlphaGo以3:0击败了当时人类最强的围棋宗师——柯洁。
nbspAlphaGo的例子完美诠释了:当计算能力达到一定程度时,可以突破人类经验和直觉的限制,达到更高的境界。
nbsp这正好可以类比到慕北的情况——通过提升「生物计算机」的性能,直接实现了技法境界的跨越式提升。
nbsp那些武道天才们苦修数年,也许能偶有顿悟,让招式更进一层。
nbsp但慕北不同,「生物计算机」就像一台另类的AlphaGo,能在瞬间模拟分析无数的战斗场景,将每个微小动作都优化到极致。
nbsp不需要什么顿悟,纯靠算力硬堆,就能将近战技巧推演到一个匪夷所思的境界。
nbsp那些在常人眼中需要积累一生的武学感悟,在优化算法和硬堆算力的推演下,不过是一个个可以被瞬间求解的数学方程。
nbsp慕北甚至能感觉到,只要自己现在去试炼场随便练上几分钟,让「生物计算机」获取更多实战数据,「近战专精」的等级恐怕还会继续暴涨。
nbsp毕竟,对于一台「生物计算机」来说,所谓的技法能力的提升,不过是优化算法与堆叠算力后,会必然得到的结果罢了。
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