“確認。”
對小沙的能力進行升級，其實是可以直接走消耗10萬能量值進行專業能力增強的。
郝成之所以還要自己寫一個模型算法，然後升級這個算法模型，他就是想看看，這個升級後的模型算法，是否能夠和小沙的能力進行融合，從而達到一致的效果。
他猜測大約是可以的——這是他通過兩節課的學習，又經過了自己無數的思考得出的結論：
知識凝聚意圖，以及微意識體形成之後的成長過程，都是可以通過融合能力模型來實現的。
【升級中，請稍後……】
【基於個體輕控製的信息獲取ai助理模型算法升級完成，可融合至小沙的能力，是否融合？】
“融合！”看到這幾個結果，郝成腦子裡瞬間就冒出了兩個字“果然”！
小沙的成長是可以通過融合其它ai模型的能力來實現的，郝成甚至有猜測：就是花費10萬經驗值進行的專業能力增強，也是融合了一個專業能力模型的緣故，隻不過那個是以自己未知的方式來實現的。
當然了，現在這個融合過程，他隻是知道可以這麼做，至於怎麼去做，還需要慢慢研究，而且他的心裡已經有一些思路了。
……
回到這個【基於個體輕控製的信息獲取ai助理模型算法】本身，郝成原本的想法是粗糙的。
但這個思路卻完全正確，比如，一個人對信息的獲取一定不是一成不變的，這樣等於是在自造信息繭房。
所以這個模型，從根本上它的角色就是一個輕度替代操作，為了幫助用戶更快速的在一大堆的信息中篩選出自己感興趣的，文字、視頻、觀點等等。
這從根本上說，甚至和目前各大平台的信息推薦算法都隻有能力上的區彆而沒有本質上的區彆。
隻有一點最關鍵：那就是這個信息推薦的決策權會從平台轉移給用戶和它的助理，而平台的角色就變成了單純的信息生產者。
用何鋼的話說，這就是一種砸鍋的操作。
不過，郝成也沒有指望它一次就能天翻地覆，隻是告訴大家，我們還可以有這麼一個自主可控的選擇，僅此而已。
而且事實上，現在的小沙已經事實上具備一些這樣的能力，而且很多人都已經在用了——比如識彆觀點，精準屏蔽等。
無非是沒有專門拿出它來說而已。
……
算法升級的很迅速，同時，今天的這番操作也讓郝成對於微意識體訓練、融合兩種方式的成長也有了一些新的思考。
微意識體的訓練、融合非常複雜，而郝成現在的操作，怎麼說呢，這就像……
就像高中的時候做證明題，從已知條件往後推導幾步，再拿要證明的結論反著往中間倒著推導幾步，等中間全連起來，那題目就做出來了。
連不起來怎麼辦？中間的步驟隨便糊弄糊弄，至少也能得一半的分。
當然了，現在肯定是不能糊弄的，中間的這部分還需要攻堅。