模型大约能搞到四十左右。”郝成如是说道。
“得！那其他企业至多20%了！”这是在座的几乎所有人的心声，如果小沙都只有40，那其他的企业，有20%都算高的了，兴许只有华为可以高一点，能达到30%？这也不一定！
这不是偏见，而是所有人已经形成了的基础认知。
“但是，根据我们的估计，三维立体的元认知芯片，起步就能达到60%，经过一段时间的训练和模拟，应该能够达到我们已经认知的真实世界95%的水平。”
数字是95%，但郝成在这里加了非常多的定语。
为什么？
因为这个世界怎么样，宇宙怎么样，人类自己的认知都还很有限。
人类自己的科学体系还在不断的更新与完善着。
有一些理论，还完全都是根据现象进行的规律性总结，而没有触及本质。
这个时候，你指望一个模型能够去探寻本质，那肯定是想多了。
但是，在现有理论的基础上，模拟出一个几乎是完全体的世界模型，却是大有可为的。
就比如刚刚，小沙才提到的飞机发动机的验证飞行等。
“可以说，小沙只需要验证一个星期，就能达到你们十年的验证成果！”郝成如此笃定的说道。
“嘶！”小沙作为一个AI，有问题问它，这是所有人都能够接受的，毕竟即便回答错了，损害也不大。
但是，飞行验证这方面的问题，中国人骨子里的谨慎在某种程度上还是要占上风呢，万一呢？毕竟你模拟的程度还是只是95%，没有99%，更没有100%不是吗？
“没有万一！”郝成摇了摇头：“别说95%了，就算40%的时候，在某些特定的领域，都是能够发挥巨大作用的。比如，我们的芯片量产为什么会这么快？
“就是因为强化了世界模型的仿真验证过程。那个时候，它虽然模拟世界的能力只有40%，但是具体到产线这件事上，就几乎可以达到90%。
“世界越大，变量越多，模型本身就会越复杂。我们模拟世界可以达到95%，但是，实际操作中是不需要完全去模拟世界的，模拟世界的我们需要之一部就够了。
“比如，我们要做飞行验证实验，是要控制变量的。变量控制了，那模型的精度会无限提升。还是拿产线仿真举例，以小沙当前的能力，对产线的仿真几乎可以达到七个九，也就是99.99999%的仿真。
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