什么是计算机代码的固定？
是指它在模擬对话过程中，不同对话之间，语气的停顿和间隔都是一样的。
类似疑惑从0到 。
这是因为模型在生成语音时，需要对一系列参数进行预测和控制，包括了音高、语速、音量、停顿等等。
而模型的第一要义是平滑性，也就是生成自然、流畅、没有明显机器感的声音。
为了达到这一点，模型倾向於选择参数空间中最稳定、最平滑的路径，而不是最极端、最不规则的路径。
另外在参数空间里的均值回归，为了最小化损失函数，模型同样会倾向於输出高概率的均值。
说的更直白一些，一旦识別到疑惑这个標籤，ai就將其与一组预设的、固定的语音参数，像语速放慢5%，音调提高 。
所以人工智慧模擬的情绪是假的，余东的疑问是，你们到底能做到哪一步？
只是更多的標籤，更细分的情感表达，还是说真正意义上的情感模擬？
如果林燃说的信誓旦旦，他反而不敢信。
而林燃给的回答，是我也不知道。
这样的回答，让余东內心震惊不已，你们该不会是真的做到了吧。
“林总，臥槽，你们真实现了非结构化、高纬度的实时情感反馈？”余东问道。
林燃说：“如果你只是指这个，那我可以肯定的告诉你，我们確实做到了。这个本身就是左右脑架构要解决的核心问题。
右脑的神经形態晶片本身就具备负责捕捉並生成情绪偏置的功能，它能打破左脑gpu
的理性控制。
你们的晶片研发部门拿到的右脑晶片设计方案里，应该有相关模块，你想了解更具体的技术问题，可以问问他们，我很期待华为研发的右脑晶片。
它能让ai犯错，能让它犹豫，能让它像一个真正的人一样，在交流中產生隨机的、不完美的停顿和反应。
我们想做的更多，我不確定，它真的能够跨过那条鸿沟。“
余东面露迟疑：“什么鸿沟？机器和人之间的鸿沟吗？”
林燃说：“是的，这次的一万个名额，背后关联的其实是一万个角色，我们和腾讯合作，在一个虚擬世界里的一万个角色，我们给每一个角色都生成了人物、背景、成长环境、工作等內容。
现实世界和虚擬世界之间的交互会逐渐完善这个虚擬世界。
我们目前好奇几点，像社会性情感的涌现。
我们好奇，当一万个拥有不完美情感的ai，在一个相对封闭的虚擬社会中开始交互时，它们是否会產生宏观的社会性情感？
它们之间是否会形成群体性的排斥、部落化的认同、甚至是系统性的偏见和歧视？这些情感，並非由我们编码，而是由它们自身的交互逻辑和预设的背景参数，在动態环境中涌现出来的。
智慧能够涌现，那么情感呢？“
余东脸上出现好奇和期待的神色，这是他也好奇的问题。
