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佔夠了便宜的蘇小木喝了口熱茶，慢悠悠的開始了磨刀的過程。
蘇小木點開桌上的蘋果顯示器。
&nacOS系統。
為這臺顯示器提供服務的並不是單一的主機，而是一個每秒600萬億次算力的小型超算。
當然，提供這臺顯示器用的僅僅只是其中一個不太大資源模組組，模擬macOS系統。
相較而言，比indos系列的個人桌面版本穩定效能與可編譯性要強得多。
當然相對而言某些小小小小的程式的支援力度就不友好，以至於根本沒有。
至於曾經經常被詬病的騰訊之類的軟體，現在應用起來早就相當順手了。
稍微浪費了差不多三四分鐘左右的時間，將一些必要的應用程式透過獨享的主幹光纜級的160Gbps的頻寬同步到本地。①
然後才開始進入正式工作：
“要有足夠的人工智障等級！”
“要有足夠的語言理解能力，尤其是輔助領域。”
“要有足夠優秀的會話邏輯。”
“要有足夠優秀的資料庫參考源，與一定的簡單的智慧學習能力。”
“……”
蘇小木一口氣列出了自己要磨的刀。
為了大幅度減輕自己進行的不必要的流程，以及不必要的重複錯誤，以及減少不必要的勞動。
蘇小木決定在曾經為了燒製快閃記憶體開發出的人工智障全過程引擎的基礎上，開發出一款更實用，更優秀，更順手的人工智障實驗引擎。
解釋起來有點複雜的樣子，實際上差不多約等於08年漫威電影鋼鐵俠中的賈維斯。
至於後期的星期五，還是算了吧，那是電影，不是真的。
而且就算蘇小木有本事研究出人工智慧，之後是否受控，這個問題還沒有明確的答案。
連小垃圾系統這種看上去並不屬於本位面的高階工具，都沒有個智慧，只有個小垃圾智障。
蘇小木還是有逼數的。
“需求非常清晰，完美！”蘇小木看著長長的需求細化列表，打了個響指。
實際工作中，程式猿一般是沒資格自己給自己寫需求的，都是那幫產品經理。
所以需求才會要麼就是五彩斑斕的黑，要麼就是用挖掘機炒菜。
僅僅只花了一小時十五分鐘便完成了演算法構架。
臨動手之前，蘇小木卻陷入了自我懷疑：
“我到底會不會Lisp？”
毫無疑問，這一次蘇小木打算用Lisp程式語言做主幹語言，而不僅僅依靠C或者別的。
但有過一兩次失敗經驗的蘇小木卻有些遲疑了。
Lisp這種幾乎完美的數學程式語言，它的強大是毋庸置疑的。
尤其是適用於當下的需求。
但，這裡面有個非常大的問題。