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引擎(第2页)

他转过身,指着电脑屏幕上密密麻麻的代码。陆一鸣看了一眼,一个字都看不懂。他不是计算机专业的,那些if、else、for循环像天书一样。

“我看不懂代码。”他说,“但你可以跟我讲一下原理。”

沈柏舟拿起一个包子,咬了一口,含混地说:“就是……每个学生做一道题,系统会根据他的正确率、用时、历史错题类型,算出一个‘能力向量’。然后从题库里找最接近这个向量的下一道题。”

“向量?”

“就是一个数字列表。比如某个学生,他的‘因式分解’能力是0。7,‘一元二次方程’能力是0。4,‘二次函数’能力是0。2。系统就给他推荐因式分解的题,偶尔穿插一元二次方程,很少推二次函数。”

“那如果他一直做因式分解,能力涨到0。9了,系统会自动给他推一元二次方程?”

“对。这就是‘自适应’。你不用告诉系统‘该学下一章了’,系统自己知道。”沈柏舟把最后一口包子咽下去,又喝了一口稀饭,“我当年做的那套系统,就是这个逻辑。但那时候数据量不够,算法也糙。现在的算法比当年强多了。”

“数据量不够?”陆一鸣问。

“嗯。需要大量的做题数据来训练模型。一个学生做一百道题,系统才能大概摸清他的能力分布。一千道题,才能比较准。一万道题,才能做到‘你还没错,我就知道你可能要错’。”

陆一鸣沉默了。他看着桌上那些密密麻麻的流程图和数据表,忽然意识到一件事——沈柏舟不只是想做一套“练习题系统”。他想做的是一个会思考的、能预测的、比老师更了解学生的东西。

“你一个人,要写多久?”他问。

沈柏舟没有回答。他把碗放下,拿起笔,在面前那张长长的纸上又画了一个框,框里写着“反馈闭环”,然后用箭头把它和旁边的“能力评估”“题目推荐”“学习记录”连在一起。

“如果每天写十个小时,大概两个月。”

“两个月后呢?”

“上线测试。找学生试用,收集数据,调参数。再两个月,基本能用。”

“那就是年底。”

“嗯。”

陆一鸣在收银台对面的椅子上坐下来,看着沈柏舟。他的黑眼圈比上周更深了,嘴唇有点干,下巴冒出一层青色的胡茬。但他眼睛很亮,亮得不像一个只睡了几个小时的人。

“你每天来给我送顿饭就行。”沈柏舟说,“别的不用管。”

“你吃得也太少了。”陆一鸣指了指桌上那个空碗,“一个包子一碗粥,够干什么?”

“够了。坐着又不消耗热量。”

“你写代码不消耗热量?你那脑子转一天,比我在操场跑十圈都累。”

沈柏舟没有反驳。他低下头,继续在纸上画图。陆一鸣在旁边坐了一会儿,站起来,走到货架前面,拿了一盒饼干、一包火腿肠、两盒牛奶,放在收银台上。

“这些我买了。你饿了吃。”

沈柏舟看着那堆东西,没有说好,也没有说不好。陆一鸣把钱放在台上,转身走了。走到门口的时候,听见身后传来一声很轻的“谢谢”。

假期第二天,陆一鸣又去了。

沈柏舟还在写代码。桌上有两个空了的牛奶盒和一包拆开的饼干,饼干的碎屑掉在键盘缝里,他也没清理。陆一鸣把带来的午饭放在桌上——红烧排骨、清炒时蔬、一碗米饭。

“今天食堂有排骨?假期食堂还开?”沈柏舟问。

“我跟阿姨说了,假期给我留一份饭。”陆一鸣把筷子递给他,“吃吧。”

沈柏舟接过筷子,夹了一块排骨,咬了一口,嚼了几下。

“怎么了?不好吃?”

“不是。”沈柏舟又咬了一口,“在想一个bug。”

“什么bug?”

“推荐算法有时候会陷入‘局部最优’。就是系统觉得某个学生应该练因式分解,就一直推因式分解,哪怕他已经会了。因为系统没有‘试探’机制,不知道他会不会做更难一点的题。”

“那怎么解决?”

“加一个‘探索率’。比如百分之九十的概率推荐系统认为最合适的题,百分之十的概率随机推荐高难度的题,用来试探学生的上限。”

“听起来像做实验。”

“就是做实验。”沈柏舟把排骨骨头放在桌上,用筷子拨到一边,“每个学生都是一个实验。你不知道他到底能走多远,只能一边走一边试。”

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