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“小白，只能用50%算力在網路中讀取資料學習。”李覓開口。
“是，老闆”
李覓開始拿出了幾十塊硬碟，接上伺服器後，小白快速的讀取資料。
這是李覓在這一年時間裡花大量的閒餘時間，花了五千萬購買的大量專業資料編寫的一個程式演算法。
“小白，用所有演算法，不破壞基本資料下進行最佳化驗算。”李覓吩咐道，“停下網路資料讀取，呼叫90%算力驗算最佳化。”
這是他編寫的一個運用他所有知識和購買的大量物理資料編寫的一個推算程式。
“程式已最佳化，缺少程式基本資料。”
李覓這才逐一把資料上傳，把幾十個硬碟掛上伺服器。
資料已讀取…
資料已最佳化…
資料正在輸入程式。
上傳資料都花了三個小時，最佳化上算力足夠，只花了半個小時，輸入程式，也花了一個多小時。
隨後，李覓上傳了數控程式，機械控制系統，然後讓人工智慧呼叫70%算力學習。
這一次，可能要花不少時間，李覓不是讓人工智慧單單執行他上傳的程式，而是執行最佳化後，讓人工智慧學習其中演算法融入學習演算法迭代更新。
這是一次大的更新，這一次迭代更新後，人工智慧能幫上他一些忙了。
一個月後，李覓把買回來的光刻機，還有他實驗室所有機械和人工智慧小白連線組網。
最重要的是學習演算法終於和推算程式成為一體。
“小白，以我的名義聯絡蒙經理，讓它在旁邊空地建三間廠房，每間五萬平方米大小，一間無塵廠房，一間生產廠房，一間無塵改造車間，設計圖發過去。”李覓一次說了這麼多，就是想試試這一次大的迭代更新後，小白智慧達到什麼程度了。
還好，當初花了五億多買了這麼一大塊地作為商業用地，足夠十幾年發展了。
當初，李覓選了東省山市的鄉下買五千畝地，每畝10萬塊，作為商業用地，暫定為30年時間。
當然現在這種荒地給十萬一畝用三十年，算起來可不便宜，但是這地目前算是偏僻，水電不方便，給這麼高價格，是要求當地政府一年時間內修好交通，水電按一個工業園來準備。
再過幾年或者十年，這地可不便宜，雖然是工業用地，可是時間一到，優先繼續給公司用地，並且價格不能太高，要不然，結果不用說。
反正時間一到，李覓公司真搬走，他可能有損失，可是當地損失更大。
好的，老闆。
小白很快完成了李覓的指令。
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