不管怎麼說，陳騰對這一次的係統升級還是非常滿意的。
“那就小小地抽個獎吧。”
趁手頭上寬裕，陳騰準備抽抽獎。
十連太奢侈，陳騰準備來個五連。
【dctc高精度圖像識彆模型】
【人工智能自主創造性思維能力提升方案預測】
【LS人工智能語言學習大模型】
【大數據統計分析技術】
【第一代FNct架構方案】
“嘶……”
陳騰撫摸著自己的下巴，看著自己抽到的東西。
第一個圖像識彆技術，這是很常見的技術。
開車進各個停車場的時候對車牌號的自動記錄，是圖像識彆技術的一種應用。
這個許多人都已司空見慣。
還有上網時根據驗證碼的圖片打出對應的數字、字母。
進階一些的讓用戶選出圖片當中的“紅綠燈”“自行車”“大巴車”……
這則是用戶在幫忙做圖像識彆訓練。
這項技術的應用非常明確，給AI一張圖，讓AI識彆圖中信息。
這項技術的訓練方法同樣非常簡單。
給AI一張圖，讓AI識彆。
錯了就糾正，對的就保留。
“倒是可以用在智能駕駛上，就是不知道這個技術的方案怎麼樣。”
為了提升AI識彆的效率、正確率以及學習的速度。
無數科研人員提出方案、優化方案。
不知道係統給自己的這個dctc模型，到底是什麼樣的水準。
陳騰拿起係統給的U盤插進電腦中。
看了一會兒技術原理。
很好，前麵的導入部分還能看懂一點，後麵就完全看不懂了。
還是晚點給彆人看吧。
至於抽出來的第二個東西那就“厲害”了。
提升人工智能自主創造性思維能力，可是科幻電影和科幻小說當中才有的技術。
也就是俗稱的，擁有自己獨立的思維意識。
彆看現在什麼“深度學習”的口號喊得響亮，但是實際上距離這一步還有十萬八千裡。
陳騰也看到了這東西後麵跟著的“方案預測”四個字，並沒有太激動。
抽不出來真正技術，隻是方案預測也在陳騰的意料之中。
要是沒有這四個字，價值就不是一百萬了。
一千萬、一個億甚至更高也不是不可能。
況且就算是有了這個技術的方案，陳騰估計自己也還差著一堆前置的技術，根本啃不動。
“這玩意兒……姑且就當成謝謝惠顧吧。”
係統認證這東西的價值在三百萬以上，但是陳騰現在確實用不到。
第三個，甚至可以說是目前最有用的。
語言學習大模型。
顧名思義，這個大模型的作用就是幫助AI學習人類的語言，幫助它了解每一句話的含義。
學成之後，那自然就可以和人類對話。
如果將這項技術和語音轉文字的技術相結合，就能得到一個可以聊天說話的語音助手。
再給予操控設備的權限，那麼用戶將會得到一個類似於《鐵人》電影當中“賈維斯”一樣的人工智能助手。
當然，肯定是弱化版。
這樣一來騰達旗下所有的設備，都可以用語音進行操控了。