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“几个小时？”
“不记得了。”
陆一鸣把手里的塑料袋放在桌上，里面是食堂打的稀饭和包子。
“先吃。
吃完再弄。”
沈柏舟看了一眼那袋早餐，没有动。
“我把‘推荐算法’写完了。
你帮我看看逻辑对不对。”
他转过身，指着电脑屏幕上密密麻麻的代码。
陆一鸣看了一眼，一个字都看不懂。
他不是计算机专业的，那些if、else、for循环像天书一样。
“我看不懂代码。”
他说，“但你可以跟我讲一下原理。”
沈柏舟拿起一个包子，咬了一口，含混地说：“就是……每个学生做一道题，系统会根据他的正确率、用时、历史错题类型，算出一个‘能力向量’。
然后从题库里找最接近这个向量的下一道题。”
“向量？”
“就是一个数字列表。
比如某个学生，他的‘因式分解’能力是0.7，‘一元二次方程’能力是0.4，‘二次函数’能力是0.2。
系统就给他推荐因式分解的题，偶尔穿插一元二次方程，很少推二次函数。”
“那如果他一直做因式分解，能力涨到0.9了，系统会自动给他推一元二次方程？”
“对。
这就是‘自适应’。
你不用告诉系统‘该学下一章了’，系统自己知道。”
沈柏舟把最后一口包子咽下去，又喝了一口稀饭，“我当年做的那套系统，就是这个逻辑。
但那时候数据量不够，算法也糙。
现在的算法比当年强多了。”
“数据量不够？”
陆一鸣问。
“嗯。
需要大量的做题数据来训练模型。
一个学生做一百道题，系统才能大概摸清他的能力分布。
一千道题，才能比较准。
一万道题，才能做到‘你还没错，我就知道你可能要错’。”
陆一鸣沉默了。
他看着桌上那些密密麻麻的流程图和数据表，忽然意识到一件事——沈柏舟不只是想做一套“练习题系统”
。
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