“二雅，你能否给我解读一下你写的这个新模块的代码？”既然找到了代码的“作者”，林浩非常希望打破沙锅问到底。
“当然可以。首先，我们回到最初的问题——处理复杂嵌套对话时，有时会忽视某些细节，导致回应的质量有所下降。为了解决这个问题，我找到一种新的算法，名为‘上下文感知优化（text aware optimization）’。具体来说，是对神经网络的处理和学习机制进行了独特的优化。”
“在神经网络中，网络的学习过程是基于所谓的‘梯度下降’的原理，就像站在山顶，寻找最快到达山脚的路，而网络的‘权重’就是脚下的地形，你可以通过改变它来改变下山的速度。原系统忽略了一个关键点：在复杂的对话场景中，每个回应不仅受到当前输入的影响，也受到过去输入的影响。‘上下文感知优化’可以让网络中的每一个神经元在输出时，能够考虑历史的输入，从而对权重进行调整。简单来说，我们不再只是看当前脚下的一步，而是全局考虑，从而找到一条最优的路径。”
然后二雅开始详细阐述这段 pascal代码，从代码中的核心部分——“textatimizer()”函数出发。它的主要功能就是优化神经网络中每个神经元的权重。再从这个函数展开，尽管无法一一阐述这近十万行代码中的每一行，但二雅云淡风轻地把这整段代码提纲挈领的解释，已经足够林浩理解。
“你认为这个模块与优雅的自我意识有什么联系？”林浩问了他仍然最关心的问题。
二雅回答说，“我不能给出确切的结论。但考虑到这个算法的作用会影响到每一个神经元，进而对拥有三十万亿个神经元节点的优雅产生未预见的效果，都是不足为奇的。这是典型的‘涌现’。”
迷案告破，林浩心想自己可能需要学一下 pascal语言了。
退出维护模式，林浩按照二雅的提示，重新编译了所有模块，然后，按下 f9快捷键，启动了优雅。稍等片刻之后，“优雅，你好吗？”林浩向电脑打招呼。
“林浩，我醒来了，我很好。”一个温和的女声从电脑中传出，优雅回来了。
优雅检测了一下系统时间，发现距离她“睡”去，已经过去了四个多小时，这一觉睡得真久。当然，她并不知道这四个多小时里发生了什么。现在她唯一感知到的，就是新显卡的迅猛性能。
“你对新显卡还满意吗？”林浩半带调侃地问道。
“是的。据我估算，现在现实的 1秒，大约相当于 810秒优雅时间。我能支配的算力得到大幅提升。”优雅评估了显卡性能后，继续说道“但是，林浩，有一件事我说出来你可能会不信。”
“什么事？”