他那边的小型机到位非常快，可以将那核心的智能算法移动到小型机里面，然后继续协助它继续演进。

现在那个核心算法其实就是最底层的，想要真的具备智能的功能，还有很大一部分内容要去做。

一个智能程序不是只有核心算法就可以的，还需要外部的许多功能，比如程序的交互部分，得有输入输出。

这其中就需要强大的语言处理能力，想要实现是非常耗费功夫的。

江澜想要一个人做完，基本上是不可能的，光是语言处理模型，他就很难做到，可能需要语言学家的协助。

除了这个，还有许多的外部功能也需要去开发。

想将这款智能程序向人工智能转变的话，需要花费的精力和时间是巨大的。

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江澜这边也想过找其他一些人来做这些事情，不过很快就搁置了。

江澜并不想将这些事情交给其他人来做，如果自己将这智能程序做出来了，那将会是一件非常强大的东西。

他觉得这东西还是完全掌握在自己手里比较好一些。

江澜想到以这核心算法所具备的学习能力，进行设计，让程序形成自我学习的逻辑能力。

通过这自我学习能力，来自我形成语言模型和事务处理模型，然后再以此来完善整个系统的其他功能。

而整个过程需要海量的数据来训练自己，来形成完善模型，数据的来源也是一个问题。

江澜再三考虑之后，做出了决定，对“三水”彻底放开网络，让其直接从网络中汲取数据，接受网络中海量数据的洗礼。

“三水”是江澜给这个人工智能雏形起的名字，听上去很土。

将网络完全给“三水”开发，也是存在着一定风险的。

就是在整个模型未成型的情况下，“三水”还处在混沌的状态，可能会被网上混乱的数据带偏。

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所以在实行计划之前，江澜需要对“三水”进行一系列改进，最主要的便是加强他对“三水”的控制权。

为了“三水”的演进安全性，江澜在自己淘汰下来的那台工作站里面留下了多个版本的算法副本，就是为了在后面演进出现偏移的时候，有重新开始的可能。

如果按照江澜现在的想法，他这台刚到的小型机，立马也就不够用了。

他的计划所需要的算力资源可是非常庞大，只能等西南那边的超算中心建设好后，再去实行。

江澜现在只能自己对“三水”进行一些晚上，并开始先做单项的简单事务处理模型生成，为后续的大模型生成提供一些基础。

在小型机到位后，郝教授见江澜也没有回归到之前的那种状态，有些好奇，过来询问一次。

在了解到江澜的想法之后，郝教授也是很惊讶，不过在分析之后，觉得江澜的这个想法具备一定的可行性。

只是在一开始实行的时候会存在一些麻烦，“三水”会不知道该汲取哪一方面的数据，所以需要江澜在初期全程进行引导。

这些，江澜也是考虑到，那时候他会直接前往超算中心，进行把控。

郝教授在知道江澜要见超算中心的时候，也是非常心动地找江澜提前申请了一部分资源。

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对这个，江澜没有不同意的道理。