播间搞了一场「极限压力测试」。
题目是一道极其复杂的复合型任务，先用Python编写一个基于蒙特卡洛树搜索的围棋AI内核，并解释每一行代码的逻辑，同时分析AIphaGo在第37手神之一手」时的概率分布模型。
博主先将问题丢给了免费版的OrangeAI1.0。
屏幕上，光标闪烁了几秒。
1.0版本很快生成了回复。
它给出了一段标准的、教科书式的MCTS代码框架，大约两百行，逻辑通顺，但BUG很多，得手动修改之后，才能勉强跑通。
对于AIphaGo的那一手分析，它引用了网络上现有的几篇高赞论文，进行了一番漂亮的总结陈词。
「看上去很不错，对吧？」
这名博主耸了耸肩，笑著说道：「对于绝大多数程式设计师来说，这已经是一个合格的初级助手了，能帮你省去去GitHub抄代码的时间。」
随后，博主切换到了OrangeAI2.0模式。
同样的问题输入进去。
这一次，等待的时间很长。
可懂行的人都知道，OrangeAI2.0正在思考。
三十秒以后，屏幕上的字符像瀑布一样疯狂倾泻，速度快到肉眼都无法捕捉。
仅仅十秒！
一份长达两千行的工程级代码出现在屏幕上，OrangeAI2.0优化了剪枝算法，还提到了一种比UCT更高效的节点选择策略。
更可怕的是后面的分析，OrangeAI2.0没有引用任何现有文章，而是构建了一个简化的策略价值网络，现场复盘了当年的棋局。
它给出的结论是：「人类认为那是神之一手」，但在高维视角下，那只是胜率从51.2%提升到51.4%的必然选择。」
紧接著，屏幕上自动生成了一张动态的三维概率热力图，精准地展示了那一步棋在当时数百种可能性中的权重分布。
这种碾压式的性能差异，瞬间击碎了用户的心理防线。
在数码圈与科技圈博主的测评影响下，OrangeAI的付费人数节节攀升，在15亿注册用户的基础上，Pro会员的占比也在提升，从不到4%涨到了5%。
别看只有1%的提升，但整体的付费人数却多了1500万，营收也多出了近20亿美币。
渐渐地，有人开始用OrangeAI写作业、编辑图片、
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