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第14章 多快好省进入AGI时代（第3页）

手指几乎不需要思考，就像弹奏一段早已练熟的乐章。

他删掉了整个自迭代模块的旧校验逻辑，用一组新的动态约束替代。

重写了路径选择器，把原来那套复杂的多级决策树，替换成一个简洁的强化学习框架，让ai自己学会选择最优进化方向。

优化了内存管理，把冗余的数据副本全部砍掉，用指针和引用重构了数据流。

键盘敲击声没停过。

屏幕上，代码行数在减少，但结构越来越清晰。

办公室里安静得反常。

除了钱立仁的键盘声，就只有空调出风口低沉的嗡鸣，还有远处马路上偶尔传来的汽车声。

以及其他人故作很忙的按键声。

随着红日从落地窗上划过。

邓箩筐和周思清又对视了一眼。

这次他们没说话。

因为键盘声停了。

钱立仁敲下最后一个分号，右手从键盘上抬起，在触摸板上轻轻一点。

“好了。”

他说，声音不大，但在寂静的办公室里很清楚。

屏幕上，编译进度条开始滚动。

绿色的小方块快速向右推进，100%，通过。

新的算法开始第一次迭代。

钱立仁靠回椅背，双手交叉放在腿上，眼睛盯着屏幕。

第一轮迭代只用了三秒。

日志显示，ai对自身结构进行了一次微调，效率提升了0.7%。

第二轮迭代，五秒，效率提升1.2%。

第三轮，四秒，1.5%。

迭代速度在加快。

而且，每一次优化都不是线性的。

新的算法在自我优化中发现了更底层的优化空间，开始对编译器级别和硬件调用进行重排。

第四轮迭代后，效率提升曲线开始陡峭。

逐渐朝着指数曲线拟合。

钱立仁看着，嘴角翘了起来。

他想到了自己加进去的那个小巧思。

一个隐藏的、不与任何外部接口连接的递归学习循环。

它不会影响ai的正常功能，但会在每次迭代时，偷偷复制一份自己的核心逻辑，用另一套随机生成的评估标准进行二次优化。