第35章 被吓跑的林远
这世上的有些巧合看似是巧合,可却处处透着必然。
自从夏叶晚上到九分甜奶茶店打工后,“舞蹈系有个漂亮学姐在卖奶茶”的传闻就不胫而走。
移动互联网时代,但凡有点噱头的信息都藏不住。于是九分甜奶茶店一到晚上就持续爆单,现场排队老长了。
而在it这行,有一点是必须要考虑的,那就是“极端情况”。
林远在校外的这一小片测试区域内的极端情况,正是夏叶所在的九分甜奶茶店。
林远连着两次在第二天复盘算法的时候,发现在了导致配送缓慢的因素来自于某一家准点爆单的奶茶店。
这家奶茶店一到晚上七点左右就开始干拔式的订单量暴涨。可特么的,林远的算法还是个beta版,还是颗小苗苗呢,就被这种不正常情况连着摧残。
ai模型训练中最怕的就是那类格格不入的数据,就好比别人身高一米七左右,你好家伙身高两米多,那ai看到你就很容易懵逼。
这一点非常反常识,其实ai没有智能。
没错,ai全称为:artificial intelligence(人工智能),其实ai根本就没有类似人类的智能。所谓的人工智能更多的是从图灵测试的路径出发,基于ai能达到的效果来描述的。
就比如:如果你让ai去定义什么是人。你喂给ai的数据里头都是一群身高一米七左右的人,结果突然拉一个身高两米多的人过来,ai很可能就会认为:这货不是人。
因为ai会很习惯地将身高一米七左右理解为判断是否是人的指标之一。
反观林远的算法。这是一稿beta版的小苗苗算法。它对于每晚七点准时爆单的九分甜奶茶店不懵逼才怪。因为特么的林远喂给算力系统的数据中就没有过这种情况。
对ai来说,“只要是我没见过的东西,你别指望我能理解它”。
于是只要模拟配送的时候涉及到这家九分甜奶茶店,算法就会出各种奇奇怪怪的异常。
林远改了两次后还是没有效果,于是他就怒了,他要亲自去会会这家九分甜奶茶店,到底特么是什么情况。
——
林远骑着他的小电驴来到九分甜奶茶店的时候差不多是七点二十,他在半个小时前其实已经来过一次了,上回明明还是门口只有三三两两的顾客,这回好家伙,队伍排了三列。
而且很奇怪的是,明明有两个点餐操作台,可是那三列队伍怎么老是往其中的一个操作台挤。
本真增强算法鲁棒性的目的,林远自然是要让算法能处理这种特殊情况的。要处理这种特殊情况,就需要先搞清楚这种情况的原因。
林远看了眼那队伍的长度,很快就打消了排队的打算。他当即外卖员附体,“让一让,让一让啊,拿下外卖。”
他想打着外卖员取餐的名义,挤到前头去看看,这家奶茶店到底是什么情况。
在人群中挤过了好几个肩膀之后,林远看到了点餐操作台。
“同学,要喝点什么。”
“我取外卖的。”林远边说边把目光往里面探,试图寻找追寻的答案。
“外卖在那边。。。”点餐的妹子指了指边上放外卖的架子,随即手就僵在了半空。
“你,,,你,,,”夏叶幻想过很多次,幻想他会到自己这里来取外卖,因而每当有人来取餐的时候,只要是年轻的小伙子,她都会留意下对方的身形和容貌。
终于,在今天拥挤的人潮中,他真的来了。
此刻的夏叶完全忽略了排队等候点餐的顾客,她的脑中只剩下bgm:【you are my destiny。。。】