置模式，并给出响应，速度极快，甚至能进行一些非常浅层的逻辑拼接。
但它没有常识，没有真正的理解，它的「思考」，完全是模式映射和条件触发。
问它超出预置模式的问题，它要么给出基于错误关联的荒谬答案，要么直接承认不知道，并请求更多信息或接入更多「反射协议」。
「怎么样，陈总？老谷干得还不错吧！」
王藤在旁边搓著手，有些嘿嘿的傻笑著。
陈默笑著看了王藤一眼，而后站起身，拍了拍略显「单薄」谷智鑫的肩膀。
「干得漂亮！它现在...嗯，虽然是个很努力的智障」，但我相信它会越来越好的1
」
大家愣了一下，随即哄堂大笑，笑声里是释然和自豪。
他们知道，这看似「智障」的背后，是那个庞大而精密的「条件反射引擎」在稳定运行。
这是从0到1，最艰难的一步。
谷智鑫笑著解释。
「陈总说得对。
现在只是引擎本体完成了，相当于造好了大脑的脑干」和最基本的神经反射通路。
它还没有加载知识库」（海量数据训练后的模型权重），也没有连接感官」（设备感知库、实时数据接口）。
所以它，只能依靠我们预先写入的有限规则、极其基础的本能反射，来回答问题。
属于是有问必答，但答案的质量...就取决于问题撞上了哪条反射弧。」
陈默点点头，他接受过系统知识的灌顶，理解这个阶段。
他问出了最关键的问题：「那么，谷博士..
以现在这个引擎为基础，要把它变成，能在我们橙子5s上运行、比现在市面所有语音助手，都明显好用的智能助手，我们还需要做什么？
大概要多少投入，多长时间？」
谷智鑫显然早有准备，他调出一份简要的清单。
「陈总，核心分几大块：
第一，模型轻量化与端侧部署。
要把引擎和必要的知识模型，压缩到能在手机晶片上流畅运行。
这需要专门的算法优化团队，以及大量算力进行压缩、量化、蒸馏，目标是体积控制在200MB内，响应速度低于800毫秒。
第二，应用开发与系统集成。
包括开发语音唤醒、语音识别与合成（ASR/TTS）、自然语言理
本章未完，请点击下一页继续阅读！