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林平安只是撇了撇朱雅文，他立马往边上缩了缩。
惹不起惹不起，大肌霸就是吊。
“哎，小朱，你缩什么。”
小姑娘发现有点不对劲。
“没什么，没什么，呵，呵呵”
。
三人聊着聊着，刘妈妈来喊人了。
好吧，开拍了。
时间差不多了，打了声招呼后，林平安两人就打算离开了。
接下来的日子，林平安主要就是折腾自己曾经的辉煌。
2060，也是那一年，自己走上了人生巅峰。
以后世对ai的划分，一共以5档为准。
lv1类似deepseek，chatgpt，属于通用大模型ai，通过训练大量资源，生成大模型。
不管哪家公司发布的ai，其区别皆不大，没有本质的区别。
它们就像是一群听话的助手，能够按照预设的程序完成一些简单的任务，比如回答一些常见的问题、生成一些简单的文本等。
但在创新和个性化方面却有所欠缺，就像一个个只会按照固定模式行动的机器人，缺乏自己的思考和创造力。
这类ai主要集中在2030之前。
lv2：核心算法融入系统，可根据需求完成整个项目，这里的项目包括软件开发，任务执行，需求解决等等。
但是完成度并不高，最后仍然需要人工参与修复，修正bug。
比如融入dows（可融入所有系统），直接将需求告知系统，我需要开发一个贪吃蛇游戏，那么系统会打开本机的开发软件，设置好环境变量等等基本操作，然后自动编写代码，最后测试运行。
这只是最基本的游戏，所以看似完整运行，不需要操作和修复更改。
但是如果需求稍微复杂点，比如：开发一个滴滴打人app，多端通用型，然后相关需求复杂点，这时候开发中可能遇到奇奇怪怪的bug，然而此等ai无法自动修复和恢复，这时候就会出错。
此时的ai已经能融入各行各业，比如机器狗，无人机，自动驾驶，机器保姆，等等。
但是依然不够智能，比如：机器保姆小艾，去xx地取个文件，这是一个完整的目标任务。
如果路上遇到意外，机器人可能无法返回，或者无法自己处理遇到的各种意外。
ai整体逻辑只是完整的去执行某个目标，无法处理意外。
林平安想起自己曾经使用lv2级别的ai开发项目时的情景。
有一次，他让ai开发一个智能客服系统，ai虽然按照需求完成了大部分代码的编写，但在测试运行时，却出现了一些莫名其妙的错误。
他不得不花费大量的时间去查找和修复这些bug，这中间耗费的时间都快赶上自己写的时间了。
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lv3：可根据需求完成整个项目，且自主检查问题，修复问题。
功能开发完毕后会自主检查并修复，或者遇到其他异常也能自主检查修复。
此等ai依然需要提前给与足够的需求提示，比如需要哪些功能，某个功能如何执行，等等。
然而哪怕能检查和修复，可整体完成项目成功率依然不足百分之90。
是的，最后依然需要人工参与检查修复，但是相比较lv2，已经能大大节省开发时间。
同时可以避免很多低级错误，这对于普及ai非常重要。
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