但现在，依然是以海量数据为主，知识更多的是应用在鞭策算法中，很难直接融合进学习算法。

而类思维……

是了，类思维，从这名字就该猜出来，它的学习算法是更趋向于人的——直接学习知识。

就像人学习造句，先学习字，再学习词，然后学习词的意思。

最后给一个例子，伱就去仿写吧。

字、词、意思就是知识，例子就相当于是数据。

类思维AI大概率也是这样的，所以根本不需要多少数据量——毕竟示例一下能用多少呢？

但知识驱动的人工智能……

现场沉默了一会儿，不再纠结这个问题，关于类思维、关于学习算法的讨论也没有再继续深入进行。

事实上，这也不是他们第一次想要探索类思维AI训练算法了，但是从来没有过任何进展，也就不再大动干戈去纠结这个了。

现在的关键是灵韵工具里的IP核心这个库平台。

现在库里还只有一些AI生成的简单模块儿，对高端的设计和生产还构不成很大的影响。

但如果类思维AI通过不断的训练越来越强，库里不断的出现高级别的芯片模块和核心的话就完全不一样了。

AI不是万能的，只能超过八九成的人，卷耳智能科技甚至考虑到了这一点——平台库允许高级别工程师对AI设计的核心进行优化和修改，而一旦被采纳，会有丰厚的报酬。

甚至，这个库还是一个开放平台，它允许个人和企业开发者上传自己的IP核心，授权给其它芯片设计生产企业或者个人使用，并收取授权费！

这一套组合拳下来，真要搞成了——

高级的IP核心随意取用组装，再有灵韵这样的描述需求就能设计出方案甚至版图的工具……

再加上流片式的超强仿真——

这意味着什么？

意味着芯片设计会像软件开发一样毫无门槛！

随便搞几台电脑就能做芯片设计——甚至会像软件开发一样，遍地出现芯片设计类的培训班！

还是那句话，设计的基数大了，总会有一些好的想法和方案被超强仿真给筛出来，成为IP核心库里的优质资源，并进卷耳智能科技的主线库。

开发者也可以通过授权获取收益。

这整个行业的业态都会被改变，被颠覆——芯片设计将会彻底脱离生产的束缚！

嘿，我没事儿就设计一个玩玩，反正不通过或者不强大也没什么损失，一旦有一个想法一个方案被采纳了，甚至入了核心分支——那就是能吃一辈子的。

会场所有人都在面面相觑——刚刚于东转述纪弘想法的时候，他们还不理解卷耳智能科技对整合EDA和芯片制造行业那么热衷，有什么根本目的。

现在终于知道了——就是为了这个平台！

这平台现在还是220nm~65nm级别的，真要做到全产业通用，还得EDA整个行业进行支持，更需要所有晶圆厂的协同配合。

平台这个东西——那是越集中、越系统越强大！