在两个项目组不解的眼神中班行远问出了问题：“请告诉我英文单词you的起源与演变。”
这些计算机专家看着大屏幕上滚动出来的文字一个个张大的嘴巴。
“嗯，用户之前问了中文“公”字的起源和演变，现在又转向英文单词“you”的起源和演变。看来他对语言的历史发展很感兴趣，可能在学习语言学或者对词源学有好奇心。我需要先确认用户的需求……”
“英语单词 \"you\" 的起源和演变过程展现了日耳曼语言中第二人称代词的复杂发展轨迹，以及社会文化对语言形态的深刻影响。以下是其历史演变的分阶段解析：
一、古英语时期（5-11世纪）
……”
等结果输出完成后，会议室一片安静。过了一会儿一位专家站了起来激动地说：“院长，这是……”
班行远点了点头说：“虽然我不太相信，但是看来正是你想的样子。”
随后就开始了热烈的讨论，班行远写的核心算法其实是有这个功能的，但是没想到模型规模变大后会出现这样的变化。很显然已经不能单纯用在甲骨文识别上了，用这些专家的话讲那完全是在犯罪。
要增大用途的话，模型规模还要增加。到了这个规模，模型规模和算力需求之间已经不成比例。模型增加一倍，对算力的需求可能需要增加十倍百倍。现在需要确定的是计算中心支持多大的用户规模。
然后开始多用户测试，两个人同时提问、三个人、四个人……当同时提问人数超过10个时就能够感觉到明显的速度变化。
这可不行！这个程序太有用了，这些专家已经想到了无数的用法，才够10个人同时用够干什么。同时叹了一口，算力！
班行远停止了程序的运行，恢复蛋白质方面的计算。
班行远说：“都说说吧，这个程序本来就是设计的用来识读甲骨文的，能理解语义这是前提条件。但是模型规模达到这种程度后发生的变化确实出乎了我的预料。程序演化算法核心是基于生物进化原理，通过对输出结果的反馈制造一种类似于自然选择的演化压力。我看了一下演化程序自己发展出了类似神经网络、卷积之类处理方式，这和目前的人工智能发展方