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樣本？就是說你要1201同本地人多交流是嗎？”尹秋並沒有學過這些東西，因此聽起來雲裏霧裏的，“可這樣必然進入惡性循環——1201聽不懂，不回應，缺乏與本地人的互動，交流減少，而越不交流，1201就越聽不懂。”
1201所使用的學習方式，是比較新穎的“小樣本學習”（Few-shot learning）。這種樣本學習方式，不僅對機器學習領域有着重大意義，也同樣具有挑戰性。能否從少量樣本中學習和概括的能力，是將人工智能和人類智能進行區分的明顯分界點。因爲人類可以僅通過少量示例就可以輕鬆地建立對新事物的認知，而機器學習算法通常需要大量的有監督樣本來保證泛化能力。
但由於隱私，安全性等一系列因素，許多現實的場景，例如醫學，軍事等領域，根本無法收集到足夠的帶標籤的訓練樣本。因此，徐遠風才決定讓1201使用這種尚未完善的“小樣本學習”（Few-shot learning）訓練方法。
徐遠風當然不會跟尹秋說這些涉及專業知識的方面，他要用更簡單的方法來解釋。
“樣本，我需要各類方言的樣本，你要知道，我們訓練AI不是憑空訓練的，樣本非常重要。”徐遠風一邊解釋，一邊拿起紙筆，在紙上畫着，好讓尹秋能理解他說的話。
“比如，有些公司做的是繪畫的AI，就需要將很多畫作當做樣本給AI做訓練。”徐遠風在紙上簡單地畫了個思維圖，“而有些創作者，爲了省力，他們會將自己的畫作作爲樣本，這種行爲，有些人會稱爲‘喂’，比如說，把自己的畫‘喂’給AI，這樣AI就能以你的畫風來進行AI作畫。”
“同樣的道理，想要AI理解方言，也是需要將各種不同地區的方言，甚至於各種語速、情緒來‘喂’給AI。”
“所以你需要一個能涵蓋當地各種方言，甚至各種年齡段、各種情緒的樣本是嗎？”尹秋聽了，只是覺得這樣難度過高，而且別人也不是閒的沒事幹，把鄉親們從日常生活中拉出來跟1201說話，怕不是要不少經費。
“我知道你在想什麼，你可能覺得需要經費，但實際上不需要，因爲目前這個階段我們的數據模型只負責接受各種方言，然後進行分析就好，而不是方言方面的輸出。這也就是前些天明明出了方言不能識別那種事，我還要將1201帶出去測試的原因——它需要足夠的積累。”
“年輕人工作重要，但身體也重要，來新疆要好好調整作息，才能勞逸結合。”阿依莎大嬸站在門口，出聲提醒二人，免得二人因爲天還亮着就不去睡覺，導致明天工作出問題。
