一個基於自有庫的問答係統，一方麵我自己定義了一些問答，一方麵做了一個可以爬取百度回答的功能，後續我打算把諸如微博、貼吧、博客之類都加入進去，讓這個問答係統搜索麵更廣一些。”周岩笑著說了一下自己的想法。
“這個思路很不錯啊，相當於做一個大全出來，不過麵對一些非問答性質的內容，該怎麽進行深度處理，這個方麵你有考慮過嗎？”張龍提出了自己的問題。
周岩知道張龍這個問題，也是後來openai團隊重點解決的一個難點。
即把一段內容，自動拆分成若幹問題和解答，這個一方麵涉及到了自然語言處理和機器學習，一方麵還涉及到了一係列獎勵算法。
之後幾年出現的大模型問答ai，其實本質上是用戶給出問題，然後機械搜索出解答，但是GPT的出現，則把給出問題這個步驟進一步省略，人類隻要提出要求，GPT就可以自動拆分成問題並完成一係列地解答，相當於更加智能化，這也是為什麽GPT會被很多人吹捧的原因。
要做到這一步，一方麵需要人為訓練，一方麵也要優化獎勵算法。
這需要一個時間去不斷迭代。
“我的想法是等真正做出一個雛形以後，搜羅國內這方麵相關的專家，專門研究出一套算法來。”周岩笑著說道。
張龍點點頭：“是個好主意，我就怕你一個人花太多時間在上麵，程序這種東西，有時候真的需要團隊合作分塊來完成，這種Token拆分的方式目前國內說實話並沒有誰特別有建樹，不過你可以往自然語言處理方向去找。”
“要不我在圈內給你發個公告出來，找一些機器學習、深度學習算法，熟悉最優化模型和自然語言處理模型的人才過來，這個方麵國內雖然研究的人還不是很多，但也有一些。”張龍說。
周岩點點頭：“可以，不過我現在可給不起太多的薪水，而且這種東西其實是研究性質，太多的人知道也不太好，我更偏向於成立一個專門研發AI模型的小組，並不需要太多人，一些可以外包的直接外包出去，核心技術小組內的人知道。”
張龍笑了笑：“產品都還沒弄出來，就想以後的事情啊，不過周岩你的這個方向確實很有搞頭，甚至如果真的做出一個能理解人類的語言並給出優質解答的智能模型，那麽很多行業其實都可以回爐重造一遍，最直接的就是單機遊戲，如果單機遊戲裏的NPC能真正理解人類對話，並完成類似人類的回複，那麽絕對會讓遊戲的可玩性大大提升。”
“沒錯，這個問答模型
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