许伯纬老师的讲课速度奇快，两节课下来解决了全书70%的内容，起初陈博还能跟上节奏，后边懵逼到活动手腕刷步数了。
陈博眼神飘忽四顾，座下大部分人都在认真听讲，时不时埋头记个笔记，脸上神情淡然自若，没有任何情感流露。
“我们做的是同一道题吗？”
陈博扪心自问，进行着深刻的自我反省。
动态模型不仅是时间动态，更是空间动态，分析题干所给数据，到某处关键的节点，突然要引入另一个模型佐证，把所有相关项全罗列出来，少则十几个，而且眨眨眼还会变样。
“为什么说今天作出的预测结论到明天可能被推翻。”陈博挑了个自己能看懂的问题问。
王旭解答道：“因为多了一天的样本啊，在细微变化能引起质变的事件中，预测的保质期可能只有几秒钟，所以系统会基于即时数据调整结论。”
他同时强调说：“枫巢的滞后性大概在0.36毫秒，属于全球独一档。”
从数据的收集整理，再到后续的分析调整，整个过程耗时竟然如此之短，AI的潜力远超陈博想象。
他试图从最简单的单因素动态入手，可这时下课铃响了。
“好了，同学们，遇到困难相互解决一下，我先走了。”
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