后面的代码在顾延州的设定下，仿佛充满了生命力，能够实现自我复制和学习。
    那些高级算法工程师全都凝神注目，没多久甚至还惊叹出声，指着大屏幕惊讶问：“为什么可以这样？这好像细胞的有丝分裂，可以自动模拟和学习用户的动态操作，完全实现了自我跟踪式的增殖。”
    时溪听不太懂，又好学，于是想问旁边的人。
    头顶响起顾延州的声音：“我们用的每一款软件都有推荐页面，背后全是大数据和算法支撑。”
    “推荐算法越是能跟踪用户的动态，学习并掌握他们的思维，就越能给予到符合他们预想的东西，从而增加用户对这款软件的粘性。
    “而我们提高算法精确度，就是要从‘预先判断推荐’，再到‘跟踪用户动态’两个模块上进行。”
    “如果算法本身能自动完成这个过程，像细胞一样自己完成新生、繁殖、变化、衰老和死亡，那它将会无尽贴近用户的思维。”
    专业上是非常浅显的道理。
    但顾延州还是当着众多高级算法师的面，给时溪解释了。
    最后一行代码生成，所有人惊讶地看着屏幕上的数字，有些人甚至捂着嘴，激动得说不出话。
    ——0.1
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