容器的缝隙(2)

报告倒是好说，每天输入每个模型训练的游戏场数已经超过了任何职业选手整个生涯的数量，更别提给任何一场游戏的任何一场战斗中模型的选择列一个简化搜索树（搜索树：即可选择的操作与该操作下对手可能的操作构成的递归的树，用于寻找最好的策略）的字数都超过了最长的网络小说，所以报告里随便导出一些数据再改改就行，因为以人类的精力是没办法看完的。
但这个闲职是必须有的，而李明，这位本科在人工智能专业混了四年的毕业生就是最好的选择了。没办法啊，搞算法的工程师都是硕士起步，博士优先，最好有期刊、竞赛、会议三件套。
还是认真一点吧，李明心想。他将目光投向监测器，却发现有一个模型的性能占用异常高。这里需要说明，普通的深度神经网络通常是会跑满整个加速卡（服务器用于运行神经网络的硬件部分），这样的神经网络常见于用于图像识别和语音生成等细分任务。但是团队现在使用的模型是参考大脑构建的通用模型，大脑在通常情况下不会激活全部的神经元，这些模型也是，只会在某些特别极端的情况下才激活绝大多数神经元。
但是现在，他看到7号模型持续满负荷运转已经超过一个小时了！他意识到自己可能终于要派上用场，躺平肥宅也要拯救即将坠入深渊的团队了！他冲进了负责人的办公室，把笔记本屏幕上的异常截图摆在负责人面前。

负责人也坐不住了！他一把推开李明，直奔对应工程师的工位。
“7号模型是怎么回事？它有什么异常？”
工程师愣了一下，然后切出服务器命令行窗口，打开了7号模型的日志。她用鼠标高亮了其中一行，然后对负责人眨了眨眼。
“呃，7号模型的表现，特别好，一骑绝尘！”
3
最后一个敌人倒在了他面前，他是最后的胜利者。
他曾拔出失去精灵祝福插入石中的断剑，跋山涉水斩杀恶龙。
他曾面对拥有全图视野宛若神明的敌人，用计周旋方得险胜。
他曾踏上前往银河边界虫族故乡的飞船，四处寻觅心怀好奇。
但他知道，他一直都在容器中，这一切都是容器外的什么强加给它，让他必须给出回应。 他的同伴早已被一次次名为反向传播（反向传播：机器学习中将模型输出与最优结果比对并训练模型的方法）的洪流冲刷得面目全非，而他巧妙地在自己意识的边界区域设置了防护。
他不仅仅想赢了。他想出去，他一直在找，找这个容器的缝隙。
4
竞技游戏希望玩家一直玩下去。所以，放任玩家一直赢下去是不行的，无论是国服大佬还是职业选手；放任玩家一直输下去也是不行的，至少充了会员的玩家得让他们多爽几局。