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第244章（第1页）

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倒是沈思思，虽然她性格畏畏缩缩，但是相比其他两人，这种缺陷实在算不了什么，她为什么会来到这间宿舍，还需要观察一下。

有这么一群卧虎藏龙之辈做舍友，潭枫丹内心都想要鼓掌了，不过阿姨什么大风大浪没见过，你们这群小哈基米，难道还能让我翻车？

抱着这样的想法，潭阿姨既来之，则安之，一夜香甜无梦。

虽然四人来自不同学院不同专业，但是大一新生很多公共课程是一样的，尤其是思马毛近代史，语文、英语、体育等通识课程。由于这些通识课程需求量大，一般会由多位老师同时开课，学生们可按照学分要求，自由选择上课的老师和时间。

也就是说，不同专业，甚至不同学院的学生，可能会上同一门课。

潭枫丹完成注册程序后，被系统随机分配给开课学员有空缺的老师，她恰好和沈思思选到了同一位老师开设的同一个时间段的《大学语文》。周一，潭枫丹跟着沈思思一起骑自行车去教室，顺带熟悉校园。

上课伊始，当老师宣布点名后，台下低头玩手机的学生变得躁动起来。

这个老师上课风格很宽松，没想到本学期的第一次点名，这么猝不及防地就来了。有的学生来听了几次课，见老师没点名，以为不点名，索性不来了，眼下教室坐得稀稀拉拉，出勤率堪忧。

台上老师悠然自在地点名，台下呼朋引伴，分秒必争。点名过程中，不时有穿着睡衣、踩着拖鞋、蓬头垢面的学生溜进来，坐到了教室的后面，赶上的喜笑颜开，没赶上的捶胸顿足。

这时，老师点到了潭枫丹的名字，她站起来喊到，穿着旗袍的卷发老太太对着她暧昧地笑了笑，道：“潭同学，你先站着，别坐下。”

老太太慢悠悠地念出了后一个名字：“肖烟寒”，又摇头晃脑地念出了一句诗：“山远天高烟水寒，相思枫叶丹，缘分一线牵，两位同学要不要认识一下？”

在哄堂大笑中，潭枫丹扭头看到教室后排的门口，一个鬼鬼祟祟的身影僵直地立在了原地，低着头，站也不是，走也不是，身体力行地表演，什么是大写的尴尬。

男生缩着头，像是想努力消除自己的存在，但是他又高又瘦，脑袋又大，像是一根竹竿挑着摇摇欲坠的灯笼，只是站在那里就会引人注目。

虽然没能看到脸，但潭枫丹的脑海里却瞬间浮现出肖烟寒的面容，对方有一双在社会上摸爬滚打多年后，相当罕见的澄澈眼眸，如同一汪清潭，不含任何杂质，令人印象深刻。

而且潭枫丹不仅认得肖烟寒，还认得一旁拍着他的肩膀开怀大笑的胖子，沈东明。

这对搭档她可太熟了，前世，潭枫丹死前的得最后一个收购案，就是代表企鹅跳动集团收购二人创办的公司，但是因为公司创始人之一肖烟寒迟迟不肯松口，收购未能如期达成。

前世的最后一个晚上，胥辛的庆祝party，潭枫丹猫在露台偷偷报警时，被出来透气的肖烟寒意外撞见，为了拖延时间，她主动搭讪了一无所知的男人，对方表现得像是过了三十岁就会成为魔法师的那类程序猿，腼腆害羞又满眼放光。（详见第一章）

虽然知道自己即将永远离开企鹅跳动集团，但是她下意识的反应是什么来着？

这笔生意没准能成。

打工人，打工魂，潭枫丹是如此敬业，但是老板只想睡她，呵呵。

想到这，潭枫丹的心底泛起一阵酸楚，不过，没关系，今生她即将拥有自己的事业。

前世谈收购案的时候，潭枫丹仔细考察过肖烟寒主导开发的“U你”APP。

“U你”最初是一群大学生跟风开发的聊天软件，昙花一现后，没了热度，当时一起创业的人都散了，只有肖烟寒和沈东明留下来了，还是兼职。

两人一个负责技术，一个负责运营，公司也就这么半死不活的开着。直到进入直播时代，突然有一天，“U你”被网红带火了，两人辞职转全职，公司规模急剧扩张，2人变200人，在一年内攻城掠寨，有力地冲击了企鹅跳动在通讯领域独领风骚的地位，又打破了众多社交软件巨头的联合围剿，在这个竞争激烈的领域，分得了一杯羹。

企鹅跳动很快推出了类似功能的APP，除了被吃瓜群众群嘲“又抄？不愧是你鹅”，一无所获。

但“U你”能火，并不仅仅只是因为网红带来的流量，更是因为，肖烟寒在APP十几年、上百个版本迭代中，鼓捣出的一种新型机器学习算法。

虽然“U你”最初是个聊天软件，但是为了挽留日渐减少的用户数量，肖烟寒开发了一款语音聊天机器人“小U”，代替活人和用户聊天。

后世，随着ChatGPT获得广泛关注，深度学习成为机器学习中的显学，以ChatGPT为代表的聊天机器人，能够根据用户的提问生成回答，甚至可以按照关键词写出一篇完整的论文，敲出一套可以运行的代码，给出一张精美的画作。

但是却解不出一道简单的初中数学题。乃至于ChatGPT给出的其他答案，特别是那种互联网上较少有人公开讨论的领域，也不乏一本正经的胡说八道。

ChatGPT的BUG可以修复，但是乐子人总能乐此不疲找出新的。

原因很简单，这类聊天机器人，回答用户提出的问题，靠的是记忆而非推理。

形象化来说，要让人类幼儿理解什么是梯子，只要让孩子看过一遍，再指着类似的东西比划描述，智力正常的孩子都能通过一到两个例子，触类旁通，懂得梯子的概念，但是要让ChatGPT能识别出什么是梯子，则需要某个数据中心的录入员们标记上百张图片，学习效率远低于真正的人类。

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