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第37章
    但是不知道又会触发什么幺蛾子,抱紧酆都帝,在他肩头蹭了蹭……
    好香。
    马楼凑近棉质布料嗅了嗅:“你身上为什么会有奶香味?”说着从鹿乙怀里离开瞧个清楚,被对方摁回去。
    鹿乙还穿着婴儿连裆裤,一只手轻拍马楼后背:“这两天在忙什么?累成这样。”
    节奏力度让马楼莫名其妙“嗝”了一声,念起顺口溜:“什么都有。需求、方案、开会、挨批……说到这,刚才生死簿突然异常,没查到原因,我不想回去,偷了个懒让包哥他们等一会软重启恢复看看。”
    说完抱着他的人僵住。
    “……几点重启?”
    马楼想了想:“好像是十二点。”
    借着一抹月光,鹿乙脸色铁青,马楼以为他担心系统又出问题,看眼时间:“别着急,快了,还有十秒。”
    一道夹杂无语、愤怒、无奈、不愧是你的目光射向他。
    马楼对最后那“你干什么都不奇怪”的眼神盯得发毛:“你这什么表情——”
    后面的话堵在口腔。
    嘴唇被挤压地变型,空气骤然压缩。鹿乙的吻青涩,贴紧他不放,也不懂得换气,像要誓死吸干他。
    马楼张开嘴,又恰好给了对方练习的机会。舌尖探进,像献殷勤,送进绽放的彼岸花,点燃整个魂魄。像末日来临,在地球毁灭倒计时中实现最后愿望。
    三……
    马楼昏昏沉沉,闭上眼回应。
    二……
    刹那,唇瓣刺痛,吻里混杂血腥味。
    一……
    鹿乙将空气还给马楼,舔了舔他的杰作,血液融进身体。
    “这是利息。”
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    朋友们,你们见过接个吻男朋友就消失这种抽象事件吗?
    马楼见过。
    两次。
    你们干过写代码把男朋友写没的吗?
    马楼干过。
    两次。
    事实是三次,鹿乙没揭穿他,把人从炸服务器路上拉回来。
    “今天不是生死簿死就是我亡!”马楼雄赳赳气昂昂。
    “生死簿没了你也就不存在。”
    “这不是重点!”
    “嗯。”
    “嗯什么嗯!你为什么这么淡定?!”
    因为习惯了。鹿乙想。
    但马楼对自己的操作还很陌生,欲哭无泪:“接个吻而已!招谁惹谁了我!”
    太难了,谈个恋爱太难了。
    一激动伤口裂开,舔着下嘴唇,越想越气:“士可杀不可辱!今天谁都别拦我!我要宰了生死簿!”
    走了两步,没人拦他。
    “你怎么不拦我!”
    因为始作俑者不是生死簿。鹿乙又想。
    凭马楼这视死如归的样子,如果得知真相能刀了自己。他学那本水仙说:“没有生死簿,我不知道去哪找你。”
    怎么办,更想炸了生死簿。马楼四十五度角仰望天空:“那我去人间找你好不好……”
    有的人活着不想死,有的鬼死了不好活。
    绝望。
    他转嫁仇恨:“你前任真是个缺德玩意。他在三清当什么官?我要砸了他的庙!”
    ……
    “他早就不在三清。”鹿乙说,“这不是重点,我或许有办法回来。我想功德评判和生死簿之间能够互通,甚至决策优先级高于生死簿。”思念马楼过甚,情急之下放弃此次修炼,利用功德评判违规策略卡生死簿bug。可无论怎么起杀心,依旧安然无恙躺在婴儿床上——策略当时调整过,杀他不行。于是爬到床边,试图摔死自己。
    虽然成功短暂一瞬,却是个解法。
    “生死簿不插手历练,但会保证我自然死亡。这次能回去是因为自杀由功德评判处理,接入的生死簿数据没有更新我的信息,才触发策略。生死簿重启以后大概看我不在人间,又将我送了回去。”
    比起迎来送往,马楼更关心他现在状态:“自杀?”
    鹿乙看着将他抱在怀里惊魂未定的母亲,伸出小手安慰她,也安慰他:“随口一说,生死簿把我安然无恙地送回来。”但两者只能选一个,他更在意远方的他,“现在这种方法应该行不通,你试着增加一条我可以违规的策略,绕过生死簿。”
    想法很好,实现起来十分困难。
    马楼提出卡点:“你要求新增策略要层层审核,流程比买橡皮还复杂。”
    无数回旋镖今天一股脑扎死他俩。
    鹿乙沉默几秒,说:“调已有策略。”
    “也不行,”马楼捂脸,“我不是在优化系统嘛,神经网络强化因果链效果不错,这两天ai版本上线,策略嵌入模型,都训练好了。”
    灵魂可分好坏,功德没办法一刀评判,但通过机器学习,锻炼系统用人脑思维,综合各方面因素,对亡者生前德行给出最正确评价。脑子不容易长,训练的数据、训练方式(模型)好坏很大程度影响系统公正。而评判策略就是训练内容之一,一旦敲定,轻易别改。
    “……那就改训练样本。”给脑子输入错误数据,引导它往“坏”的方面思考。
    马楼还是觉得不靠谱:“你说模型有可能过拟合,让我用大量数据训练,改一个样本改变不了结果。”类似将一个刚出生的婴儿送进狼窝,某一天突然告诉他,你是人,那小孩是不会相信的。
    那就想办法让小孩疯了。
    “用对抗样本,将某些难以感知的扰动加在这些样本里,导致模型错误分类。”鹿乙说,“对抗性样本的存在是因为数据维度通常过高,模型不可能对整个数据分布的空间完全搜索。回到机器学习最基本的问题是学习数据的分布,如果从训练数据中学习成功,可以泛化到所有数据,包含没见过的测试数据。举个例子,喂给模型一组你的照片,通过特定像素区域就能识别这是你。所以训练有盲区,一种是在你的照片中改一些像素,改完后直观看还是你,但模型以为你是我,另一种放大分类边界,取到模型高概率认为是一个类别的样本。”
    马楼痛苦地抱着脑袋。
    “我如果说我听不懂你会不会打我。”
    “大概猜得到。”
    几次折腾,我们帝君算是明白一个道理,心急吃不了热豆腐,船到桥头自然直。看见马楼只是因为加班爽约,暂时放下心来。
    “慢慢来。”
    可他忘了,加班只有零次和无数次。
    且不说马楼只是个平平无奇的草履虫,理解原理、长出一堆脑子要很久。白天不能搞破坏,只有下了班。包打听似乎在他这装了监控,前脚屁股刚离开工位,后脚电话打过来,让他拯救地府。
    饕餮不让碰系统,谢必安只让碰一个系统,到了包阎王这总算委以重任,啥系统都交给马楼。这个挂了喊,那个崩了找,这个催那个要,反正每个bug都是p0,都得今日毕,搞得马楼苦不堪言。
    忘了压死骆驼的最后一根bug是哪个,马楼怒闯阎王办公室,请他家好哥哥好歹先自己查查问题,别tm没插电源服务器开不开机这种弱智操作也大半夜摇他。
    包哥说自己不专业。专业的事请专业的人来干,最保险。
    马楼委婉表示,不会就学。
    包打听默默看他一眼,起身给他沏了杯茶,又慢悠悠坐回阎王椅上:“楼儿啊,这回溯功能的引擎为什么叫引擎啊?它也没车呀。”
    “哥,引擎是一个程序或一套系统的支持部分,提升回溯视频加载性能的。”
    “哦,那加载又是什么意思呢?”
    马楼忍住没反问他你一前端不知道这个?他深呼吸,缓缓说:“就是获取视频数据并缓冲到本地的过程。”
    “这样啊。”包打听抿唇思考,似是在消化,又好像吃了块大蛋糕一下子噎在喉咙里,五官皱起来:“那缓冲……”
    马楼心里狠狠扇自己嘴巴子,就不该说什么菜就多练。
    【作者有话说】
    对抗性样本参考《deepneuralnetworksareeasilyfooled:highconfidencepredictionsforunrecognizableimages》
    第35章 。我拿你当兄弟,你拿我当_
    一失嘴成千古恨,包哥从前端问到后端,从后端扯到机器学习。本来马楼对算法就不精通,非要回答为什么神经网络叫神经网络,为什么由输入层、隐藏层、输出层组成,为什么权重这么设置,f1为什么叫f1。
    于是乎,慢慢来的结果就是,小半个月过去,对抗样本一个没找到,马楼快被训练成了deepseek。
    一波未平一波又起,途中马楼琢磨怎么让专线保持不间断畅通,而不是只有到轮回井才能打跨界电话。他想了一个点子,让马小鸡长久吊井里,再给鸡屁股装个信号放大器,这样就可以身处任何位置,随时和鹿乙聊天。
    半夜,两人正通着话,鹿乙声音消失。
    ——鸡跑了。
    马楼从树上把鸡提溜下来苦口婆心:“小鸡,为了全地府的事业,你忍一忍。”