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因为碳基生命的脑子里显然没有iFi之类的传输模块,碳基生命之间的沟通方式终究还是太慢太原始。
哪怕是林远和算力系统之间的沟通方式也是受限于此--系统可以通过林远的眼睛采集数据,但系统无法把处理的结果通过林远的手打印出来。
即便林远想给系统开放自己的手脚权限,但林远自知以自身的血肉结构应该比不上打印机的度,更别说和iFi传输比了。
简单来说,就是因为“人的因素”
,造成了每份餐品出餐时间的不可预知。
同时,也因为人的因素,造成了每个骑手当日送餐能力的不可预知。
同理,那帮点餐的家伙的行为也是不可预知的。
即便如此,但林远觉得:碳基生命的美,正是因为这种不可预知。
他想起了给他奶茶喝的那个憨货妹子。
如果一切都是程序化的,那人类也就少了那种“眼前一亮”
“怦然心动”
的美好。
但并非所有的不可预知都会产生正面作用,而要处理人类工作场景下的不可预知,aI就成了最好的选择。
归根结底,这是在用硅基生命的优势来补全碳基生命的劣势。
但是林远从好团的测试记录来看,好团工程师们写出来的硅基生命显然不怎么给力。
由于出餐的、送餐的、点餐的这些人的不可预知性,aI算法识别面临“数据采样缺失”
的问题。
因此算法能准才有鬼了。
这就好比一道题目的已知条件有部分是隐藏的,那你能解出这道题才怪了。
因而林远很理解好团方面的无奈,为此他也找紫金分部这边的技术部老大仔细聊过。
好团目前的算法策略主要就是两招:从过往历史数据中去估算订单量,以及通过aI计算优化骑手的送餐路径以及派单和转派逻辑。
针对某个区域估算订单量,这个很好理解。
预测出订单量后就可以针对性安排站点分布和骑手数量。
虽然只要老天爷稍微动动手指,天气稍微有点变化,订单量和送餐效率都会随之波动。
节假日因素又时不时过来插一脚捣乱。
但是总体上根据历史数据估算出的订单量也有个七七八八。
至于路径和派单优化,就更好理解了,就是让骑手送餐更顺利嘛。
提高单位时间劳动效率,增加整条经济链上各方面的收益。
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