然后方协文将输入方式切换为语音。
当着大家的面，又将同样的问题念了一遍。
他想干什么？
难道这个模型还可以直接识别人说话？
所有人看到方协文这一举动。
不由得都屏住了呼吸。
生怕发出声响，影响了他的动作。
真的！
模型非常准确地识别出了方协文的问题，即时便转换为了文本。
并很快给出了答案。
太先进了！
会议室顿时热闹了起来。
他们第一次看到这样的演示。
既新奇又震惊！
纷纷交头接耳开始了讨论。
方协文继续说道：
“模型还可以理解更为复杂的语法结构，各位如果有兴趣，可以来提一个难一点的问题。”
顿时，全场静了下来。
经过了刚才两次演示，模型神奇的功能已是大大超出了他们的预期。
那些完全不懂的人，自然是不敢发言。
而有些投资人平时自诩懂得一些专业，但此时在专家面前，也不敢贸然提问。
两位教授互相看了看，谦让一番。
最后，林教授说道：
“那能不能我来问个问题？”
在场众人，无不服气点头。
林教授在自己的实验室里也曾设计测试过各种各样的模型。
他特别清楚地知道，对于机器学习模型来说，什么样的问题是最难以理解的。
他稍微思索，直接上了一个最高难度！
“小明在图书馆借了一本关于猴子学习骑自行车的书，他的朋友小华也想学骑自行车，那么谁更有可能先学会骑自行车，是小明，还是猴子，还是小华？”
这个问题，对于人脑来说，看似简单。
对于计算机却处处暗藏玄机。
多层嵌套的逻辑关系。
复杂的指代。
只有微小差别的模糊语义。
这也太狠了吧！
方协文也明白这个问题对于机器学习模型来说所充满的挑战。
不由得在心里翻了个白眼。
随着问题输入完毕。
屏幕停留在转换形成的文本问题页面。
这次，光标闪烁了很久。
所有人都默默地盯着页面，大气也不敢喘。
气氛越来越紧张。
半晌。
页面终于显示，解析完毕。
经过了艰难地分析，模型给出了回答。
“在这一问题中，小明、小华、猴子均没有学习骑自行车的相关表述。但从关联性来分析，只有小华是想要学习骑自行车的，因此也是最有可能先学会的。”
众人又认真看了一遍题目。
问题中小明只是借了书，而且是猴子学骑自行车的书，不是自己学骑自行车。
猴子只出现在了对书的描述中。
所以，最有可能先学会的，是想学骑自行车的小华！
即使是人类，也需要仔细辨别、推理，才能准确的理解。
而且问题中有猴子学习骑自行车的表述，也是提问者设下的一个陷阱。
而模型竟然全部准确识别了出来！
避开了陷阱，分析清楚了复杂的逻辑关系，给出了最靠谱的答案。
太牛了！
两位教授看到这个答案，竟激动地鼓起了掌。
“这……这太了不起了！”
刚才那样的问题。
他们也曾在其他的模型里尝试过，从来没有如此快、如此准确的得到过答案。
这意味着现在他们面前所展示的这一个模型，已经具备了遥遥领先的高度的理解和推理能力。
他们内心赞叹着，正想要跟方协文继续探讨。
方协文却开口道：“刚才展示只是这个模型最重要的其中几个功能：语言处理、音频处理、推理输出。”
刚才他们看到的，只是模型功能的一部分？
那么，更多的功能呢？
多年浸润在该领域中，却从未能取得如此突破性的进展。
强烈的好奇心和不甘的感觉，驱使着他们迫不及待的想要一窥究竟。
可却只见方协文把页面调回。
同时说道：“但目前来说，每一项功能都有待进行进一步拓展，这些就足以开发很久了。”
没错，就现在的这些功能，对于商业化运营来说就非常足够了。
两位专家不由得眼神黯淡了一瞬。
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