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林灰不知道胡欣內心深處的想法。
事實上待人尊重只是周圍潛移默化的影響。
林灰雖然是穿越者，但又不是孤兒，不缺家教。
能和剛剛為自己工作的人簡單聊幾句當然不是什麼稀奇的原因。
更何況這些人還都是記者啊。
而且還是最優秀的記者。
稱這些記者為最優秀的記者毫不夸張。
雖然《數字青年》這個報刊听上去很像是一些普通電子雜志。
但林灰知道的，《數字青年》這個刊物可是《中國青年報》的子刊之一。
也就是說此次采訪的林灰的眾多記者都是《中國青年報》的記者。
《中國青年報》可是正兒八經的tuan子直屬機關報。
在官方報刊中的地位雖然同人/民日報、光/明日報等官/方報刊以及軍方的jf軍報相比的分量還要差一些。
但其地位也是相當之高的。
能在這樣超然地位的報社中充當記者想來水平也應該是很高的。
記者是什麼？
那都是林灰的客戶啊。
此時這些優秀的記者更是林灰的優質客戶。
為什麼將這些人稱之為客戶呢。
要知道南風APP的核心算法生成式文本摘要這項算法雖然基本上能通吃所有的文本概要性處理的場景。
但林灰最開始搞南風APP的時候只是單純的想搞一個新聞摘要軟件用來對標雅虎新聞摘要這個軟件的。
亦即林灰最開始的初心還是新聞處理，至于其余場景的文本處理很大程度只是摟草打兔子。
南風APP上線有一段時間了，專業模式也賣出去不少份了。
但林灰記得最開始南風APP這個軟件上線的時候其實還是很倉促的。
當時林灰只是大致進行了一下市場調查，並沒有太深入進行市場調查。
甚至于對專業模式的定價很大程度都是模著雅虎過河。
即便林灰在南風APP正式上線之後，沒少留心在南風APP里進行評論的用戶。
因為采納了南風APP評論區下面用戶的評論。
林灰在南風APP的基礎上又弄一個更符合專業人員使用習慣的專業模式。
在這個版本中林灰取消了專業模式下漢字新聞單次一萬字的輸入限制。
但這依舊是不夠的。
林灰還需要傾听專業人士的專業反饋。
畢竟只有專業人士才知道自己真正需要什麼。
有這麼樣的一些優秀記者送上門來。
而且林灰在采訪之前還特別留意到此次采訪林灰的記者中還有專門從事文字編輯的記者。
對于這樣的機會林灰怎麼能錯過呢。
通過一番攀談林灰知道了此次和胡欣隨行的那名文字編輯名叫邱佳純。
一個看起來略帶靦腆的女孩，看起來歲數比胡欣要小一些，大概二十多歲的樣子。
盡管看起來略帶靦腆，但到底是新聞工作者。
林灰向她征求意見的時候，她還是說出了她的看法。
她建議林灰在專業模式中引入多條新聞處理的能力。
說實話這不是林灰第一次收到這個建議了。
此前林灰已經不止听過一個用戶就這方面進行過建議了。
當時林灰在南風APP的評論區里面就看到有不少人建議開發者加入多條新聞處理的這個功能。
但林灰記得當時評論區里面對于要不要有多條新聞處理這個功能這些人卻出現很大的分歧的，甚至出現了隔空掐架。
支持者認為多任務處理能力能提高工作效率；
反對者則認為多任務處理容易分神，會影響工作時的專注度。
當時軟件的評論區撕得很厲害，再加上受限于技術問題。
林灰當初的做法是選擇了將這個爭議點維持現狀。
畢竟不用在多任務方面做文章，即便是要搞專業模式，林灰的工作量也少了很多。
原本以為這事就過去了，沒想到現在切實接觸到林灰嘴里的優秀客戶之後。
所听到的第一條建議就是新增多任務處理。
這就比較尷尬了。
不過以林灰要麼不做，要做就做到完美的性格是不可能輕言回避的。
既然林灰發問了，那就一定要搞清楚記者中主要從事文字編輯一類工作的人到底是為什麼需要多任務處理呢。
據邱佳純所講，文字編輯在處理新聞原始文稿的時候很多時候並不是僅僅處理一個人的訪問材料。
而是要把很多同類的新聞進行處理。
就比如說青年競賽的一次的活動。
在活動進行訪問的時候往往會采訪很多不同的參賽選手。
在實際進行處理的時候就必須將這些選手的參賽選手的發言進行分開處理。
這個過程如果摘要沒有多任務機制的話往往需要耗時良久。
因此邱佳純向林灰建議增加多任務處理這個功能。
至于說用戶關于要不要增加多任務處理模式的分歧。
邱佳純覺得林灰如果對這件事難以取舍的話。
不妨干脆把決策權交給用戶。
在南風APP的專業模式中開放多任務處理模式開關。
對于認為多任務處理影響專注的用戶可以選擇不開啟相應的多任務模式。
而對多任務處理有需求的用戶可以選擇開啟相應的多任務模式。
認真听了邱佳純的訴求。
林灰了解到邱佳純的訴求基本都是圍繞著多任務處理進行闡述的。
實際上在南風APP里引入多任務處理倒是不麻煩。
甚至于林灰可以南風APP變得比邱佳純設想的還要高效百倍千倍。
但很多時候技術的發展也不能不考慮對社會的影響。
一項技術真的一夜之間突飛猛進會帶來很多社會方面的問題。
就比如說像新聞摘要這個軟件，如果真的一夕之間效率提高百倍千倍。
那很多像邱佳純這樣的純粹的文字方面的新聞工作人員很可能直接原地失業。
另外，很多東西林灰如果要搬運出來的話終歸還是要考慮搬運的合理性的。
在生成式文本摘要算法的長線發展這方面林灰已經進行了比較長期的規劃並且付諸于實際行動。
但這些依然是不夠的。
就算一時技術有先進性，但一旦固步自封的話那終將還是會被緊隨其後的對手不斷趕超。
總之，要居安思危。
依托于林灰自己申報的以及收購來的專利。
林灰目前已經在世界文本摘要這方面是佔盡先機。
縱然林灰是佔盡先機，也只能比較合理的將生成式文本摘要技術發展（合理搬運）到第五代。
僅僅是第五代生成式文本摘要技術在很多應用場景該技術依然會出現局限性。
就拿新聞/文本摘要多任務處理這方面來說吧。
第五代生成式文本摘要就不能夠很好的勝任這方面的應用。
事實上不光是第五代生成式文本摘要算法處理多任務新聞摘要比較麻煩。
再往後的生成式摘要算法處理多任務新聞摘要也不容易。
想要依靠純粹的生成式文本摘要這方面的算法想實現多任務的新聞處理幾乎不可能做到。
即便是技術領域，也很少出現一招鮮吃遍天下的情況。
想要實現對新聞多任務高效處理的話。
或許要等到人工智能成熟之後。
人工智能成熟會帶動很多原來遇到瓶頸的領域騰飛。
這其中就包括文本摘要這方面。
當人工智能成熟之後，像文本摘要這樣的自然語言處理項目不僅會衍生出新的可能。
而且用戶在進行自然語言處理領域所需要的成本也會迅速下跌。
前途是光明的，道路是曲折的。
這一美好前景的實現顯然還需要很長時間。
尤其是這個時空很多機器學習這方面的進展並沒有前世那個時空進展的迅速。
現在空有機器學習的概念，深度學習卻還要差得遠。
而沒有真正意義上的深度學習，就沒有真正意義上的人工智能。
某種程度上來講，深度學習是機器學習的子集。
想要利用人工智能促進文本摘要方面多任務的進展暫時不現實。
畢竟林灰還需要不短不長的一段時間進行一些深度學習理論方面的基建。
至于說目前的話，如果想要實現多任務文本摘要。
唯一比較可行的方法只能是借助于大數據教新聞摘要技術。
通過長時間的訓練使得生成式摘要算法有搞定新聞的多任務處理。
為什麼訓練生成式摘要算法這件事情涉及到了大數據呢？
事實上算法不是空中樓閣，一般都需要在生產生活的實踐中長期模索。
一個優秀模型、算法的誕生更是少不了不斷的調試探索。
通常情況下，一次次的調試離不開數據的支撐。
之所以所通常情況下。
是因為有些直覺超級牛比的大佬參與的模型/算法調試過程會有例外。
這些大佬有時不依靠數據，依靠直覺也能微操到效率很高的狀態。
但也不能因此否定數據的重要性。
大佬的直覺很大程度上應該也是長期處理數據所形成的經驗。
總之，數據是相當重要的。
而大數據的核心在于利用數據的價值。
在算法的調校過程中合理利用大數據以及大數據的一些研究規律往往能夠事半功倍。
像生成式文本摘要這樣一個自然語言處理方面的機器學習算法想要取得長足發展更是離不開大數據方面的助力。
雖然利用大數據調校生成式文本摘要只能說是大數據的一個簡單應用。
但依靠大數據訓練調校算法也是需要時間的，不可能一蹴而就。
林灰估計按照正常的科研進度。
用大數據將能處理多任務新聞的摘要算法搞出來起碼也要一兩月之後。
雖然林灰的前世的資料里面大概率就有現成的能夠完美勝任多任務新聞摘要的算法。
但林灰覺得還是科學搬運比較好。
總之近期進行搬運是不可能的。