其事地答道：“是得好好谢谢我，毕竟我身边就送了你一个，小胡都没有。他以后想要都得自己去买。”简从义一愣，随后默默地点了点头。只能说“人类的幸福感从来都是对比出来的”这句话永远有效。就是不知道胡峻玮知道了乔源这番话，会不会心里发酸。
“对了，这样大张旗鼓把乔贝恩放到网络上，是要让它干嘛？”
乔源理所当然地答道：“首先当然是学习啊。要让它去学习如何针对一座城市做管理跟规划，学习如何指挥交通，学习自动驾驶，学习人脸生物识别，等等，还有很多东西。
等到这些都学会了一一智慧城市的概念你应该知道吧？到时候你也许就能体验到真正的智慧城市是什么样了。反正肯定不是公交车站多几个无线充电装置；酒店里用滚轮机器人送货；酒吧里装几个机械臂那么简单的。如果按照我的构想，未来的教育、交通、大众医疗、购物、公共安全、反诈、吃喝玩乐，都可以有个小管家去服务，不然多浪费小贝恩的拳拳报国之心啊。”简从义再次无话可说了。
他的想象力过于贫瘩，实在想象不出乔贝恩深入融入人类社会会是什么样。
应该能比现在更好吧？
“好了，不说了，回家睡觉。我有预感这几天我会很忙的。你也没什么时间休息！”
“这是一种将知识图谱编码为张量的压缩方法。从理论上说并不算特别创新，都是图表示学习加张量压缩方面的东西。根据谷歌公开的相关研究数据显示，将搜索知识图谱张量化后，存储成本能下降百分之六十三，推理延迟降低百分之三十九。ta也有相关研究。23年他们将知识图谱张量化，模型体积缩小41。我们有为的盘古大模型知识模块压缩方案核心同样是拓扑张量编码，我们还专门申请过专利。但之所以没有大规模推广这种压缩技术，主要是还有几大技术难点。
第一就是这种方法的动态更新成本过高。要知道知识图谱每天都在新增，而每次张量分解需要全量重训，导致计算成本激增。其次，这种压缩方法的语义保真度一直没有得到有效的提高。在高压缩率下，长尾实体跟稀疏关系很容易导致嵌入失真。再有就是张量模型在垂直领域的泛化能力极弱。比如ta公司的-kg压缩方案在通用语料很有效，但如果迁移到医疗图谱，就需要重新标注十万多个三元组微调，成本极高。
乔博士所设计的智能体所做的就是针对这些缺陷做了改良。具体采用的数学方法，目前我们还不得而知。但从后智能体相关后日志的分