“要不，给它改造一下？”纪弘想到自己记录下的【AI融合操作系统架构】的灵感：“这会不会小题大做了一些啊？”

“干！”纪弘略一思虑就决定要干，从头搞一个操作系统力有未逮，但是Linux内核是开源的，各种发行版，剥离掉图形化界面，其本质其实都一样。

“而且命令行，如果结合AI的语义理解，那不就是对话式命令吗？”纪弘脑筋大开。

对于普通用户来说，Linux的确很多，但是，对高手来说，这些问题都是不存在的，再复杂的问题命令行都能解决，再不济还可以直接编写脚本，他们甚至觉得Linux小黑窗比Windows都要好用。

“如果AI对任意一个普通用户所说的话都能精准理解，迅速编写相应的命令去执行，那不就相当于电脑里住了一个Linux高手吗？那一切问题不就迎刃而解了吗？”纪弘思索着这个问题的可能性。

“还真行，Linux基本命令、文件系统、进程管理、网络配置等所有这些都是固定的，Shell语法跟其他编程语言一样也并无二致，具有特定逻辑和固定规则。

“而且Linux社区有各种文档和资料，而且都是非常专业且严谨的，非专业人士一般不会去逛，不会有太多的垃圾数据影响AI的训练质量。

“这些资料的总量也不会很大，毕竟是给人学的，再大的数据量对机器来说那也是小儿科。”

“可行！”纪弘最终得出这样的论断：“其中最难的部分还是语义理解，以及将这种理解精准的翻译成命令行。

“语义理解先期还是借助文心一言的相关接口进行二次【类思考微模型】改造式训练，也并不困难。”

对于【类思考微模型】能干什么，经过这几天的研究，纪弘已经了解的非常透彻了。

……

《Linux命令大全》

《Linux系统管理和系统安全》

《Shell编程从入门到精通》

《Linux中国社区文章打包电子书全集》

……

纪弘准备了无数的资料，立即开启了相关的训练，预计训练时间七十二个小时。

“趁着这一段时间，要不要再优化一下硬件的调度？进一步挖掘一下性能？”

【AI融合操作系统架构】的灵感当中是有这部分内容的，而且是核心内容，纪弘脑筋转了转：

“但这样改下去就要动内核了，那它还是Linux吗？就优化一下显卡（GPU）的调度，做一个基于Linux的系统级智能插件吧？

“这个摩尔线程的显卡驱动不完善，对硬件的利用率太低了，经过优化，利用AI去调度，性能提升应该会很大。”