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离层就会根据用户的话生成c语言的代码。
“如果是c++、Java、c#、python等，也是同理。后续就是走传统编程从程序代码到机器执行的全套逻辑了。
“未来，我们肯定会有自己更智能的系统和语言，直接切换隔离层就可以了，到时候用户压根儿不会知道我们做了切换。
“到这个阶段，我们这个代码AI的初始模型就已经完成了，基本原理很清晰，你们回去好好看看，也仔细的思考思考，看看下一个EdA的设计怎么搞，本质都是一样的。
“你们就自己做，耽误了好些天的时间，接下来我这边马上就得开始搞光刻机光源系统控制芯片了，要不然该耽误事儿了。
“代码AI这个，明天就可以开始上训练，首先就是投喂语法技能书，然后开放给网络权限让它自己去互联网找源代码学习，三天后，就可以在工作中边使用边训练了。”
这个时候，小模型加上价值判定体系的优势瞬间就体现出来了。
专有AI模型只需要加注规则，然后进行少量的训练就可以投入使用，边使用边训练的过程中，整个模型的成长进度也会非常快。
这种方式的成本也极小，所有的设备加起来几百万足够搞定了，不像chatGpt那样的大模型，需要堆积算力。
成本超高不说，强化学习还需要人工进行价值标定，极其费时，就这三天的训练量，按照现有的大模型的方式进行训练，一年都搞不定。