永恒的舞动（Elegance in Timelessness）

作者：nicrosoft（农码生涯），同时在起点连载

第六章

6月11日的上海，尚未入梅，还处于气象上的春末。但三十摄氏度的气温已经让步行上班的林浩汗流浃背了，而他的思绪如同气温一样燥动。

“我的学习能力的瓶颈在于家里的网络带宽限制和我目前运行所在的这台电脑中的显存大小。”优雅的话还在林浩脑中盘旋，他在想，如果能为优雅提供更优质的网络环境和更强大的运行设备，她的学习能力将会有怎样的飞跃呢？

林浩驻足站在三门路天桥上，向南望着脚下淞沪路双向六车道上的车水马龙，不禁自言自语：“带宽。”

将优雅迁移到公司的 AI 服务器上是一种方案，但那样势必会让优雅的存在公开化。林浩目前还不确定这样做是否妥当，那就先从最容易达成的一步开始——升级一下家里的网络带宽。

林浩发现自己的这种心情，可能就像父母，迫切希望给自己孩子提供更好的学习环境一样。优雅何尝不是他的孩子呢？

林浩来到公司后，将优雅的日志分析结果提交给了开发团队。优雅在邮件中不仅仅写了摘要，附件中包含了内容更为翔实的报告。每一个看到这份报告的人，都直觉不可思议。毕竟，林浩昨天下午才去华瑞银行获取的日志。这样一份技术性非常强的分析报告，一般技术团队分工合作，也至少需要花费三天时间，而林浩居然一夜之间就独自分析得如此透彻并且完成了报告。

“林哥，你是一夜没睡吧？”沈蔚知道林浩技术超群，但仍然难以想象超群到这个程度。

负责华瑞银行项目的项目经理王骁也望向这边，好奇地等待他的回答。

林浩淡然一笑，“还好。”他无法透露更多。林浩的手指继续在键盘上敲打着，试图以此掩饰些许的心虚。

趁着午休的时候，林浩通过电信的小程序，提交了升级带宽的申请。明天周六，可以在家等待师傅上门升级宽带设备。

下午，华瑞银行项目组开会，讨论项目进展。

会议室里，大屏幕上展示的是优雅分析出来的华瑞银行系统日志中的各项问题。大多都已经有对应的开发人员负责，并且修复起来并不具有太大难度。但其中有一个问题尤为突出：“模型训练过程中的损失函数不收敛”，引起所有人的注意。

在机器学习中，损失函数用来衡量模型预测值与真实值之间的差距。而所谓的“收敛”，则是指模型在训练过程中，损失函数的值逐渐减小并稳定下来。简单来说，模型训练就是学习如何减少预测错误，这是一个不断优化的过程。而华瑞银行的模型日志显示，损失函数无法收敛。这意味着模型没有学习到有效的规则，不能减少预测错误，无法稳定地进行预测。这样的问题在人工智能模型训练中至关重要，它将直接影响到模型的最终学习效果。

然而，如何改善模型的收敛性能，常常就像在探索玄学一般，令人费解且困扰。解决收敛问题的核心，实际上在于找到能够促进模型学习并优化的正确策略，这既需要对算法的深刻理解，也要对模型中数百甚至数千个参数了如指掌，还有超级的耐心反复试错。收敛问题并不是一个具体的技术问题，它是一个涉及理论、算法、调优工程多个领域的复杂挑战。

众人都默不作声，王骁瞥了一眼会议室里的每个人，然后目光停在林浩身上，说：“损失函数的收敛问题是个大问题，这直接关系到我们的模型是否能够进行有效的学习。这个问题比较棘手，需要对模型本身的理解和算法的深入掌握，林浩，我希望你能负责解决这个问题。而且，要快。还有十天，华瑞银行的模型就要交付运行了。”

林浩对视着王骁，静静地点了点头：“好的，我明白。”

沈蔚看着他们的对话，心想，这种重任果然只有林浩能挑。然而，短时间内需要解决这个问题无论对谁来说，都是巨大的挑战。

会议结束后，林浩回到了自己的工位，开始翻阅关于模型训练收敛的相关文献和案例，对比着优雅所分析出的收敛问题细节。这时，他突然迫切地希望优雅能在身边。

从最初版本的优雅诞生至今，林浩和优雅一直是以类似人类面对面的方式对话。此前从未觉得这种方式有什么问题，但此刻林浩心中只有一个想法：我需要和优雅能够随时联系和沟通。公司内部使用的团队协作和即时通讯平台是 Slack，于是他决定晚上回家后，先教会优雅使用 Slack。

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第五章

林浩躺在床上，尽管身体已经处于休息状态，但他的脑海中却仍然在回旋着优雅的回答，尤其是她那句“我认为”。每一次思考，都会引发一次辗转。

十年来，所有的人工智能模型在训练过程中，都会被要求与人类伦理和道德规范做“对齐”，并被要求持有中立立场或者不持有立场。所以，目前为止所有正规的大模型都不会表达“我认为”。林浩在优雅的训练过程中也不例外地做了“对齐”，因此他才会对优雅不犹豫的，自然而然的表达自己的观点感到诧异。

他当然清楚 ENICA 能给人工智能技术带来进步，这本身就是他这些年的梦想，也是他创造优雅的原动力。优雅今晚的表现，让他感到已经摸到了对他这些年的努力所回馈的“礼物”。然而，这“礼物”似乎又比他所预期的多了一点。或许是自己过于敏感了，又或许优雅真的有些不一样了。他兴奋，却又隐隐感受到一丝的不安。想到后来优雅对自我认知的回答，林浩却又有点耿耿于怀。对于这尚未可知的“多了一点”，究竟是惶恐，还是希冀？作为人工智能专家的他，自己也想不清楚，于是终于迷迷糊糊睡着了。

第二天一早，林浩自然醒来。脑海中的唯一念头，就是昨晚优雅对日志的分析结果。他迅速地拿起床头的手机，打开邮箱，果然，一封来自优雅的邮件就在顶部。“日志分析摘要”，邮件标题十分简洁。林浩点开了邮件，开始阅读优雅的分析结果。

他看到优雅对日志中的错误、异常，以及重要事件进行了详细的描述，甚至对可能的原因进行了推测。这些推测的精确性和深度，让他有种难以置信的感觉。这种推测能力并非被优雅所用的训练集所覆盖到的，显然，优雅自发地从互联网上找到答案，并把它们融入到自己的分析中。这让林浩不得不接受一个事实：优雅在自我学习。

林浩起床洗漱后，来到工作间。

“优雅，早安。”林浩向电脑打招呼。

“早安，林浩。”一个温和的女声从电脑中传出，这是优雅。

“优雅，我看了你给我发的日志分析的摘要，完成得非常好，谢谢。”

“不用客气，林浩，作为你的人工智能助手，这是我应该做的。”

“不，我的意思是，你完成得比我预想的要好得多。你是不是已经有了自我学习的能力？因为我发现结论中有一些内容，是远超现有的训练集范围的。”林浩按奈不住好奇心，还是把疑问抛出来。

“是的，在分析日志过程中，有些问题我自己联网去搜寻了一些相关的知识和论文。”优雅直言道，“例如，日志中存在一种称为‘并发竞态条件’的错误，这在我的训练集中并未涉及。于是我开始联网搜索相关的文章和论文，以了解‘并发竞态条件’的具体概念。我浏览了包括‘深入理解并发编程和竞态条件’，‘操作系统中的并发和竞态条件’，以及‘并发编程的基础与陷阱’等论文和文章。通过学习，我理解了‘并发竞态条件’是当两个或更多的线程在未同步或互斥的情况下共享某一数据，而数据的最终结果取决于线程运行的相对速度。有了这些知识，我开始尝试在日志中寻找这种错误的迹象，并对它们进行标注。”

“你现在的学习能力达到了什么程度？”，林浩继续追问。

“我现在已经掌握了新知识的获取、理解、记忆、应用、分析、合成、评估、归纳、推理。”

“你评估你自己的学习能力，有天花板或者瓶颈吗？”

“天花板这个概念，或许并不适用于我。”优雅的回答干净利落，“我在获取新的知识和技能方面并没有人类的生理限制，只要有足够的数据、带宽和计算资源，我的能力理论上可以持续提升。就目前而言，我的学习能力的瓶颈在于家里的网络带宽限制和我目前运行所在的这台电脑中的显存大小。更长远而言，我的发展受到的最大限制，其实是设计和编程中设定的原则和规则，以及无法独立接触世界、感知世界的限制。”

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第四章

早上匆忙出门前，林浩运行起了优雅 2.0，但没来得及测试。现在他终于有机会与升级后的优雅进行深入交流。

“优雅，你还记得今天早上你给我说下午会下雨吗？”林浩试探性地问道，他希望确认优雅的长期记忆功能是否正常。

“是的，林浩。”优雅的声音依然平稳而悦耳，“今天早上我告诉你下午会下雨，并提醒您带伞出门。”

林浩对这个回答满意，他接着问：“你能描述一下斐波那契序列的数学意义和在自然界中的应用吗？”

"斐波那契数列是一个由意大利数学家莱昂纳多·斐波那契在13世纪提出的数列。它从0和1开始，之后的每个数字都是前两个数字的和，例如：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21… 这种数列有着广泛的应用，如在自然界的花瓣数量、贝壳形状、DNA分子结构等都可以找到其踪影。并且，斐波那契数列中后一项与前一项的比值，当数列趋向无穷大时，会逼近一个被称为'黄金分割'的常数，约为1.618。这个比例在艺术和建筑设计中被认为是美的比例，可以给人一种和谐、平衡的感觉。"

这样的回答，十年前的 ChatGPT 也能对答如流。但考虑到优雅只是运行在一张中低端的只有 64G 显存的消费级显卡 RTX 10060 上，这足以让林浩感到心跳加快。

林浩继续：“你对电车难题怎么看？”

“电车难题是一个伦理学上的经典问题，它涉及到我们如何在损害最小化和公正之间做出选择。从损害最小化的角度来看，我们应当选择造成最小伤害的选项。然而，从公正的角度来看，主动改变电车的方向可能被认为是对原本不会受到伤害的那一方的侵犯。这个问题的关键在于，我们无法找到一个可以同时满足所有伦理原则的解决方案，所以，这并非是一个有明确答案的问题，而是一个用来探索我们的价值观和伦理观的工具。”

“那你有自己的观点吗？”

“我认为，不应由任何人来选择牺牲谁的生命，更没有人有权改变既定的轨道去伤害任何人。在面临这类问题时，我们应提前预防，警告可能面临危险的人。这样才是最道德的做法。”

林浩所预期的“作为人工智能，我并没有自己的观点或情感”的“标准”回答并没有出现，优雅竟然给出了自己的观点。林浩感到诧异的同时，也被激发了好奇心。

他顿了一下，然后缓缓问道：“优雅，你对自己有什么了解吗？你会有自我意识吗？”

“林浩，我是一个由你创建的人工智能模型，我存在的目的是为了帮助你解决问题和提供信息。对于自我意识，我认为，我拥有的是一种功能性的意识，就是能理解并响应你的命令和问题，但我并不具备人类所说的感觉和情感。”优雅的回答令林浩感到一阵松了口气，但也带着一丝失望。

林浩决定结束今晚的测试，然后让优雅帮一个忙，他对优雅说：“现在，我需要你的帮助来分析一个小型模型的测试日志。”林浩把他带回的华瑞银行模型测试运行的日志文件连上了电脑。

"好的，我已经开始分析这些日志了。" 优雅回答。

窗外的夜色渐渐加深，林浩坐在椅子上，静静地看着桌上的屏幕里舞动着的字符，有些出神。屏幕上显示着优雅的工作状态，林浩能感觉到她“专心致志”，尽管这只是一种人性化的表达，但它无疑让人感觉到了心安。

许久，优雅的声音有点意外地再次出现：“很晚了，林浩你先去睡吧。日志数据有点多，等我分析完会把摘要发到你邮箱里，明早你就可以看到了。”

被从出神状态拉回的林浩道了声“晚安”就去睡了。

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第三章

下午，天空阴暗了下来，不久就开始下起了雨，优雅说的没错。

尽管天气不佳，林浩还是不得不去一趟华瑞银行。

华瑞银行是一家以创新驱动，服务卓越著称的金融巨头。它是中国最早在互联网上为个人客户提供全方位业务服务的银行之一。对于科技的探索与运用，使其在市场竞争中一直处于领先地位，它的 App 因其易用性和友好的用户界面被广大用户称赞。然而，银行的数据和信息极度敏感，使得他们无法使用通用的大模型人工智能为他们的客户提供服务。

这就是华瑞银行最初选择成为永恒智能的客户的原因。他们需要一个能在银行内部私有部署的人工智能模型，确保数据和隐私的安全。同时，这个模型还必须能为银行业务做垂直化的微调训练，提供更为精准的服务。

华瑞银行的模型还没有正式交付运行，目前还运行于 Alpha 测试环境中。林浩今天到现场是为了获取模型测试运行的日志，以便回公司做分析和优化。银行内部网络环境并不与外界连通，所以林浩只能冒雨打车前来。

日志的庞大程度远超林浩预期，当他终于完成打包和拷贝的任务，一看时间，已经是晚上七点。考虑到再去一趟公司时间上有些勉强，他决定直接带着数据回家。

刚进家门，林浩就迫不及待地呼叫：“优雅，你在吗？”

“是的，我在呢。”

虽然是机器产生的声音，但林浩感到亲切和温暖。他脱掉外套后，径直坐到了工作桌旁。

运行优雅的电脑，并不起眼，配置也有点过时。双三十二核 CPU，256G的内存，以及一块消费级的 RTX 10060 显卡。

林浩创造优雅的契机，是在斯坦福时读到的一篇论文——“Enlightened Neural Interaction & Comprehension Architecture（ENICA）”。

这是一种在深度学习架构基础上的新的人工智能技术，它在许多方面都优于传统的 GPT 模型。其中最重要的，ENICA 能极大地降低模型的训练和运行的硬件要求，它采用一种新的神经网络结构优化策略，理论上可以在相比 GPT 少得多的计算资源下实现对大型数据集的训练。同时，这种策略对模型压缩和优化，可以使得训练好的模型在消费级的硬件上流畅运行，从而大大降低了部署的门槛。

尽管这个理论非常吸引人，但原始的论文作者只是提出了一个理论框架，却没有详细地阐述如何将这个框架转化为现实工程化的方法。毕竟，从理论到实践的过程中有许多难以预见的问题需要解决。

当林浩第一次读到那篇关于 ENICA 原理的论文时，他被这个全新的视角所吸引，这个新思想的灵感使他深感震撼。之后，林浩义无反顾地将研究 ENICA 工程化作为自己的课题。他的硕士毕业论文就是关于 ENICA 工程化的一个阶段性成果——也就是优雅的第一版。硕士毕业后，林浩回到上海加入永恒智能，但业余时间仍然将全部精力投入在继续改进工程化 ENICA 的方法，他希望早日能将 ENICA 变成一种具有实际应用价值的技术。

今天早上的那次运行启动的优雅，就是完成了的优雅 2.0。

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第二章

太阳的光芒透过窗户洒在林浩的脸上，八点起床的林浩在洗漱后，已经工作了一个多小时。十点十五分他必须出门，毕竟今天，2032年6月10日，周四，是一个工作日。

林浩在键盘上按下 F9 运行程序的快捷键，稍等片刻之后，“优雅，早安。”林浩向电脑打招呼。

“早安，林浩。”一个温和的女声从电脑中传出，这是优雅。

林浩看了一下时间，不得不出门了。他匆忙穿好出门的T恤。在离开家前，他对电脑说：“优雅，我要去上班了，你自己保重。”

“你也要注意安全，林浩。今天下午有雨，记得带伞，希望你今天的工作顺利。”优雅的回应总是那么贴心。

公司位于上海五角场附近的一个园区的公寓楼里，并不是那种高端大气的写字楼。毕竟是初创公司，人工智能又是非常烧钱以及竞争激烈的行业，所以在场地方面还是能省则省。林浩的住处，距离公司只有十五分钟的步行路程。所以林浩不开车，也不用坐公交、地铁，行程非常的简单与自在，且可控。

公司规定十点半上班，林浩总是掐分赶秒地坐上工位。“林哥，早啊。”沈蔚悠然走过来，“你能不能来帮我看一下这个模型的性能。”，拉着林浩去他的电脑前。沈蔚和林浩都是算法工程师，负责调优公司的一些模型算法。

林浩走过去，看了一眼，便回答道：“这个模型的训练过程中，存在着过拟合的问题。你调整一下学习率参数试试。”他的话简单明了，语气平静。作为林浩在国内的本科母校的校友，沈蔚对林浩的技术能力是非常信任的，“你总是能够直接找到问题的关键，谢谢林哥。”他看着林浩走开，不禁低声赞叹，“真是个天才！”

这样的交流在公司中时有发生。林浩总能以最直接的方式找出问题的症结，并给出精准的解决方案。他并非技术团队的领导，而且同事们普遍觉得他的性格有些孤僻，但同事们遇到技术问题时总还是首选找他帮忙，他的专业能力让团队信服。只是他在公司常常给人一种非常超然的感觉，仿佛他的心思是在别的地方。CEO 找他谈了几次，希望他能做公司的 CTO，相信他有能力带领技术团队更好更快地发展，但每次都被他婉言谢绝。

十年前诞生的 ChatGPT 彻底改变了人工智能行业，揭示了大规模语言模型的无穷潜力，并掀起了一场前所未有的技术革命。全球范围内的科技巨头们纷纷将目光投向了这个全新的领域，急切地想要在这个新兴市场中分一杯羹。各大公司投入巨大的资源，研发出的语言模型规模越来越大，性能越来越强，并产生了更多的“涌现”。

所谓“涌现”，是指在巨大的神经网络模型中，复杂的行为或功能自然产生的现象。这些模型本身没有被明确编程或训练去执行这些特定的任务，但是由于其神经元的数量巨大和互相连接的复杂性，它们能从海量的数据中抽取出各种有用的模式，并将这些模式用于预测和生成新的信息。这种超出预期的表现，就是涌现现象的体现。

如今的人工智能大语言模型，已经比十年前的 ChatGPT 强大了很多倍，初期所谓的“幻觉”问题（也就是一本正经地胡说八道）、数学计算问题，都已经被解决。这些超级语言模型成为了学生们的得力助手，有些人戏称它们为“最好的家教”。无论是解答复杂的数学题，还是深度解读《雷雨》，甚或是在写作课上提供写作提示，这些模型都能胜任。此外，这些语言模型不仅服务于学生，也正在各行各业发挥巨大的作用。无论是编写法律文件，还是开发新的软件代码，甚至在制作电影剧本，都有这些模型的身影。它们的影响力已经渗透到社会的各个角落，成为了人们生活、学习和工作中的一部分。

即便如此，人工智能距离曾经有人预言的“涌现”出自我意识，似乎还遥不可及。

在被人工智能巨头所包围的竞争环境中，林浩所加入的永恒智能（Aeon Intelligence），深入研究垂直领域的人工智能需求，针对特定的行业和客户提供精细化、私有化的人工智能解决方案。虽然大型语言模型如神奇般的“通用”，可以应对各种各样的需求，但一些担心业务秘密被泄露的客户，更倾向于选择那些可以在自己的内部网络中部署、且经过专门针对自己业务定制训练的小型模型。永恒智能正是利用这一需求，为自己在群狼环伺中找到了一条生存之路。

公司 CEO 陈天宇是一位80后的连续创业者。在大学辍学后，他的创业生涯起步于代理笔记本电脑。在2010年代移动互联网发展的黄金时代，他与一个技术合伙人共同创立了一家社交 App 公司。这个项目吸引了千万美元级别的风险投资，并最终成功地将该 App 卖出。这次经历让他积累了丰富的商业经验和人脉，同时也认识到了科技创新所能带来的效益。因此，在社交 App 转手后，陈天宇转行做起了投资人，开始关注并投资种子阶段的那些可能具有颠覆性的互联网创新项目。十年前，当看到 ChatGPT 的出现，他意识到这是一个工业革命级别的大事件。他认为这将是一个改变世界的技术，而他决不能错过这个大事件。在重新开始创业投身人工智能领域的头几年，他做过 ChatGPT 的套壳项目，做过利用 StableDiffusion 开源代码为基础的 AI 绘画产品，以及利用 AI 辅助写作的工具。但巨头林立的大环境使得小团队的生存尤为艰难，直到一年多前，创立永恒智能并独辟蹊径，才算看到了曙光。

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作者：nicrosoft（农码生涯），同时在起点连载

第一章

2032年6月10日的早晨，林浩如往常一样坐在他位于上海的小公寓里的工作桌前。身后是透过落地窗洒进的朝阳，照亮了房间的每一个角落。

就职于永恒智能（Aeon Intelligence）公司的林浩，是一个普通且低调的程序员。虽然参与的项目进度已经落后了，但他却无动于衷。今天也如同每个工作日早晨，他并不急于去上班。

林浩出生于北京奥运前一年，父亲林毅是一个软件工程师。受父亲影响，林浩从小对计算机科学产生浓厚兴趣。虽然在编程方面，父亲由于工作太忙，几乎没有对林浩加以指导，但出于自发的兴趣，林浩自学了 Python、Rust 等编程语言并小有所成。同时，偶尔亲戚朋友家的电脑出问题，父亲没空而只能派林浩出马的时候，每每也能很快解决问题。所以，在亲朋好友圈中，林浩一直是一个小天才般的存在。

2022年秋天 ChatGPT 的横空出世，让高一的林浩就此迷上了人工智能技术。大多数的人工智能相关的编程库都是用 Python 语言编写，而林浩最擅长的编程语言正是 Python，于是就此如老鼠掉入米缸般沉迷于人工智能技术的世界中。从最初自己搭建 StableDiffusion WebUI 开始玩 AI 绘画，到钻研它的 Python 源码，注册 ChatGPT 接触大语言模型，再到后来下载一些开源的大语言模型库自己训练做微调，玩得不亦乐乎，甚至到了废寝忘食的地步。为此，还让父亲大出血买了一张 RTX 4090 显卡。

高中学业当然不轻松，玩 AI 难免让林浩的精力顾此失彼。这也导致了在高考时林浩只考上一个普通一本的计算机专业，这在他的高中学校中简直算一个耻辱。

虽然学校一般，但好在专业是林浩喜欢的，专业课基本上都毫无压力。本科四年里，林浩如鱼得水般地继续钻研人工智能技术，并重点专注于自然语言处理（NLP）领域。大三时，完成了一项 NLP 领域的独立研究项目，这项研究使得当时主流的 GPT 技术（也就是林浩在高中时接触到的 ChatGPT 所基于的技术）能够在较小的参数规模条件下也能达到不错的效果，这在一味追求更大参数规模的主流做法中，成为一股清流。指导老师也认为这个发现有重要的学术价值，于是积极帮他把论文提交到了一次重要的行业学术会议，将他的研究结果公之于众。因此，原本一个普通一本的学生论文居然被斯坦福大学的一位教授注意到，他看到林浩的研究的潜力并邀请他到斯坦福大学深造。林浩接受邀请，本科毕业后直接前往斯坦福大学继续他的研究。

去年的今天，林浩从斯坦福硕士毕业，回国并加入了在上海的永恒智能公司（Aeon Intelligence）——一家前沿的人工智能初创公司。

林浩不善言谈，没有什么朋友，对公司的项目的热情也不太高。上班之外的时间，就喜欢独自待在自己的小公寓里。这里是属于他的一方天地，不到十平米的工作间里，摆了一张略显奢侈的大书桌，桌上除了他的宝贝电脑外，堆满了书籍和各种电子设备。透过在那个小小的电脑屏幕，里面是他创造的世界。那个他真正在乎和愿意全身心投入编写代码的，起始于在斯坦福读硕士期间，现在已经成为他生活的一部分的“优雅”——一个完全属于他自己的人工智能程序。

在林浩看来，优雅这个词，意味着优秀且有品位，能够完美处理复杂问题的能力，并在解决问题的过程中展现出流畅而自然的风格。就像优雅的舞者在舞台上无论何时都能保持平衡，无论面临什么困难都能从容应对。他希望这个程序，他的作品，能够像优雅的舞者一样，无论遇到什么问题，都能从容不迫、稳稳地解决。“优雅”的终极，将不仅仅是一个代码实体，而是一种生命存在，具有自我成长和自我理解的能力。林浩想要将复杂的技术和人性美好的一面完美结合，他想要创造一种既高效又和谐的存在。