许伯纬老师的讲课速🛜度奇快，两节课下来解决了书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06毫秒，属于球独一档。”
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。”🞓
没等陈博参透这句话的意📋🙕思🄒☩，老师人已经🎙👢不见了踪影。
“你🛆🚇👑那道算心情愉悦度的，怎么样？”公式看不懂，陈博只能借助于王旭的例题🛶♓🇽讲解，渴望从中得到启发。
王旭不假思索道：“🛜比正常状态提高1，基本🛀🙎与历史均值持平。🐮🃍”
“先前不是说有很多种可能吗？部排除掉了🌿🄲？”⛴🞦🖘陈🔈博追问道。
王旭摇摇头：“没有，这个1是按现实世界的时间算的，如果月底是12月，意味着马上有年终奖了，借贷的负面效果会被📬削🃟🙂🇦弱，算出来的值会比1大。”
“这玩意不是一天两天能搞懂的，下回🇳有🎙👢机会再慢慢研究吧。”王旭揉了揉太阳穴，起身的站姿不太稳。
“头疼，得去吃个营养餐补充体力。”
陈博瞅了眼示数，才000多步，别第一天就打卡失⛠败🀶了。