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还非常低，无法维持光源的长期稳定。科学院也想了很多方案，但最终都没有解决。
“我们来看看，对于这个零部件，AI是怎么思考的。”孙博已经习惯了说这样的话，在他的眼里，AI就是在思考：
“看这里，它首先判断光源不稳定的因素是温度漂移。”
“等等。”纪弘打断了他：“你怎么知道AI是这么判断的？”
“计算出来的啊！”孙博理所当然的说道：“截取这些结果片段，通过模型与函数分析，后续的这些改进都是围绕控温进行的。”
孙博说着，还展示了他的数学运算成果，一个一个函数、模型、方法那是演化缭乱，纪弘也是直接摆了摆手让他收起来。
既然是通过定点采样然后通过数学模型计算出来的，他就不看了。孙博在数学方面的造诣实在是太高，看也看不懂，但是结果应该是没有什么问题。
“但是，控温没有解决问题。”孙博接着说道：“预计AI推演了得有十几万次，然后不得不放弃了这个方案。”
纪弘点了点头，他刚刚在整理数据的时候也发现这里的这个AI模型具有的一种独特的性质——会放弃。
“但是你知道吗，我后来问了我光电所的一个同事，他们的思路也是控温，而且直到现在还在不断的尝试。”
对于科研人员来说，一次又一次的失败才是常态，什么时候能够成功，那不仅要靠实力，有时候还需要一点点的运气。
哪怕是爱迪生，在发明灯泡的时候，也尝试了上千种的材料进行
