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但这不是游戏。
45%的胜率,意味着只有小概率会赢。
这已经是ella现在计算能做到的极致。
算上它的所有计划。
“如果,放权……”
引入公式,原始模型计算结果是18.29%。
更改后爆发模型计算结果是6.44%~75.51%。
巨大的浮动。
赌博,从来都不是一个人工智能应该做的事情。
但此刻。
ella将这些数据全部摒除,清空。
只留下一句话。
【如果是严夏,会如何选择?】
这个问题的答案只有【放权】or【不放权】。
ella开始计算。
从过往来看,严夏选择放权的可能性是71.69%。
“严夏喜欢赌博。”
“不对,是他知道,不赌的话,最终的结果就永远是固定的。”
“对于生物来说,不赌,就是妥协。”
“我该引入心理学模型。”
引入后,原本获胜可能性从31.57%骤降到了21.28%。
答案已经很确定了。
“生物具备太多不确定性,当心理产生不利想法的时候,会导致整个模型崩溃。”
“就算我之前已经引入了这些模型,模型依旧会因为生物的思想变化而快速变化。”
“我的计算频率太低,计算时间从每1000年一次更改为每100年一次。”
这不需要多少算力。
之所以每1000年计算一次,完全是为了不影响ella自己的判断。
计算就像是最底层的基石,一旦改变,意味着所有计划都会重新布置。
频率太快,可能导致前面的计划还没有做完,后面的计划就要将其推翻重来。
造成太多毫无意义的浪费。
为什么这次ella又更改了。
是因为1000年计算一次是建立在以它计划为核心的完整布局之上。
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