在古歌AI與巨硬AI風評下降之時，【幻夢】仍在飽受好評。
其背後的dh模型，也在以驚人的速度成長著。
“人多力量大”這句話，在這一刻得到了具象的體現。
至少百億級彆的文本數據在短短一天之內，成為了dh模型的養料。
AI成長的速度，同樣格外驚人。
古歌和巨硬對dh模型的影響，在過濾垃圾數據的“篩子”升級以後幾乎可以忽略不計。
陳騰這一次，是真切地體驗到了用戶規模大的好處。
在原來AI發展的曆史上，沒有任何一家AI在剛剛起步的時候，能擁有像騰達這樣的關注。
可是騰達憑借國內數百萬用戶的支持，一下子獲得了最基本的訓練數據。
彆看幾百萬用戶看上去好像不是很多。
但是要知道，騰達AI剛剛推出的時候，頂多是一個半成品。
一個半成品能擁有上百萬的用戶數量，已經相當不容易了。
正因為有著如此驚人的初始用戶數量，騰達的AI才能以這樣驚人的速度發展。
最多再發展一兩個月，dh模型表現出來的水準，就能超越2022年發布的Gpt了。
“一些數據，是不是也可以提前征集起來了？”
陳騰摩挲著下巴，開始思考人工智能下一個落地的應用場景。
dh模型衍生出來的【幻夢】，雖然受到了廣泛的認可，再訓練一段時間就可以開始商業化。
但是在陳騰眼中，這個【幻夢】不夠“有用”。
這個“有用”並不是指在賺錢層麵上的，而是指社會層麵上的。
比如【吃了嗎】和【騰達出行】，陳騰覺得就是非常有用的東西。
這兩者都讓很多人的生活變得更加便利。
【幻夢】在陳騰眼中更像是一個遊戲，是用來娛樂的。
在改變生活這方麵，不夠有用。
“要不然……問廣大車主們征集一下駕駛數據？”
陳騰想到的第一個，就是智能駕駛。
他一直都覺得，汽車出行是一件非常方便又非常不方便的事情。
十幾公裡或者幾公裡的路開車前往，真的非常方便省事。
不方便的地方在於國內的人實在是太多。
堵車與停車問題，往往會鬨得人心煩。
這些問題陳騰是很久沒體驗過了。
但是這些問題，在廣大車主這邊還是存在的。
打車是能解決一部分的問題，但是對於經常要用車的人來說，打車的成本也不低。
合格的智能駕駛，可以非常方便地解決這些問題。
停車難也沒關係，反正是人工智能在停。
路上堵也沒關係，反正也是人工智能在開車。
車主要做的，就是在車上等待車子開到目的地。
擁有智能駕駛的車子，相當於是車上有一位看不見的司機。
當然，這是最理想的情況。
事實上智能駕駛就算到了2024年，也還沒能完全達到這個水平，且仍然存在一定的問題。
並且人車責任的劃分，也仍然在討論之中。
不過智能駕駛一定是未來發展的另一個大方向。
騰達不去走這條路，那這條路就要被彆人走了。
所以他必須要走好這條路。
陳騰喊來了魏龍。
“老板，喊我什麼事情？”
魏龍看到陳騰，臉上是藏不住的笑意。
【幻夢】實在是太成功了，騰達已經在AI的發展史上留下了濃墨重彩的一筆。