而且像打印机、扫描仪、网络设备等这些硬件,一旦出现兼容性问题,非专业人士也很难解决。
更不用提Linux本身提供的大量配置选项和自定义设置了,那更是灾难。
“要不,给它改造一下?”
纪弘想到自己记录下的【AI融合操作系统架构】的灵感:“这会不会小题大做了一些啊?”
“干!”
纪弘略一思虑就决定要干,从头搞一个操作系统力有未逮,但是Linux内核是开源的,各种发行版,剥离掉图形化界面,其本质其实都一样。
“而且命令行,如果结合AI的语义理解,那不就是对话式命令吗?”
纪弘脑筋大开。
对于普通用户来说,Linux的确很多,但是,对高手来说,这些问题都是不存在的,再复杂的问题命令行都能解决,再不济还可以直接编写脚本,他们甚至觉得Linux小黑窗比Windows都要好用。
“如果AI对任意一个普通用户所说的话都能精准理解,迅速编写相应的命令去执行,那不就相当于电脑里住了一个Linux高手吗?那一切问题不就迎刃而解了吗?”
纪弘思索着这个问题的可能性。
“还真行,Linux基本命令、文件系统、进程管理、网络配置等所有这些都是固定的,Shell语法跟其他编程语言一样也并无二致,具有特定逻辑和固定规则。
“而且Linux社区有各种文档和资料,而且都是非常专业且严谨的,非专业人士一般不会去逛,不会有太多的垃圾数据影响AI的训练质量。
“这些资料的总量也不会很大,毕竟是给人学的,再大的数据量对机器来说那也是小儿科。”
“可行!”
纪弘最终得出这样的论断:“其中最难的部分还是语义理解,以及将这种理解精准的翻译成命令行。
“语义理解先期还是借助文心一言的相关接口进行二次【类思考微模型】改造式训练,也并不困难。”
对于【类思考微模型】能干什么,经过这几天的研究,纪弘已经了解的非常透彻了。
……
《Linux命令大全》
《Linux系统管理和系统安全》
《Shell编程从入门到精通》
《Linux中国社区文章打包电子全集》
……
纪弘准备了无数的资料,立即开启了相关的训练,预计训练时间七十二个小时。
“趁着这一段时间,要不要再优化一下硬件的调度?进一步挖掘一下性能?”
【AI融合操作系统架构】的灵感当中是有这部分内容的,而且是核心内容,纪弘脑筋转了转:
“但这样改下去就要动内核了,那它还是Linux吗?就优化一下显卡(GPU)的调度,做一个基于Linux的系统级智能插件吧?
“这个摩尔线程的显卡驱动不完善,对硬件的利用率太低了,经过优化,利用AI去调度,性能提升应该会很大。”
纪弘想了想,还是没有在统信UOS上去搞这个,毕竟这是别人的商用发行版本,插件装上即用很正常,就是一个软件,动内核的话估计会产生不必要的麻烦。
好在早年纪弘自己为了学习Linux的知识,就自己从头搭建过一个Linux的发行版本,就是UI难了些。
但这不是问题,够智能就行!
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