钱书文拿500万进行股东分红，李易从中能分到200万。
钱书文询问李易，是否要让财务总监给他打款。
李易想到个人提现要交40万的个税，他让钱书文暂时不用把分红打给他。
李易打算等过完春节，以精算科技公司提供技术服务的名义，让天祥奶业公司支付这笔200万。
股东分红的事谈完，钱书文告诉李易，他打算过完年让秦武安出任公司副总。
李易表示他没意见。
李易担心秦武安经验不足，他嘱咐钱书文多点照看秦武安。
中午12点，钱书文请大家一起去镇上的饭店吃饭。财务总监和两名会计人员陪同随行，她们吃完饭就正式放假。
吃完饭，李易向大家告别之后，开车返回海市精算公司。
回到公司，李易看到宋迪还待在公司写代码。
李易开口问道“还有几天就过年了，你还不回家吗？”
宋迪头也没抬喃喃道“我家就在粤市，等年三十晚我再回去也不迟。”
李易打趣道“你就不怕你爸妈说你。”
“现在回家也是被他们说，晚几天回去也是被说，那我还不如待在这清静几天再回去。”
李易笑了笑道“完善‘美亚’的事急不得，等过完年算力服务器来了，有你忙的时候，现在还不如抓紧时间休息。”
宋迪抬起头一本正经看向李易道“革命尚未成功，我等怎能贪图享乐？”
李易无情揭穿道“你是怕太早回家，会被催婚是吧。”
宋迪尴尬一笑，迅速低下头去看着电脑屏幕，继续编写代码。
李易没有再打扰宋迪，他走向公司角落里的生物实验室。
进到实验室，李易看到生物计算机，还在进行自主学习阶段。他打开连接生物计算机的笔记本电脑，查看生物计算机各方面的性能数据。
李易脑海里的精算系统提示，生物计算机预计还要，2个小时才能完成自主学习。
李易搬来一张椅子，坐在笔记本电脑前，他在编写力川AI服务器的AI算法框架。
上次他让系统精算分析时，系统意外地破解了，对方服务器的基础算法框架。
李易打算把算法框架导入生物计算机，让生物计算机自动去运算，推演，改良AI算法框架。
李易这一坐就是5个小时，当他完成算力框架代码输入后，生物计算机也结束了自主学习。
李易让精算系统，再次对生物计算机进行分析。
同时他查看生物计算机的各项性能数据，他发现生物计算机与之前相比，并没有明显不同。
当李易把笔记本电脑里的，AI算法框架导入到生物计算机时，他发现生物计算机的运算速度比之前快很多。
AI的运算可以理解为一个 “从数据中学习模式和规律，并用于做决策和预测” 的自动化过程。
AI的核心是数学模型和算法。
任何AI系统都离不开三要素，数据，模型和算法。
数据有原始文本、图像、声音、数字等。数据需要经过清洗、标注监督学习、格式化，变成模型能“吃”的格式，例如图片被转换为像素矩阵。
模型是一个数学函数架构，它接收输入数据，经过一系列复杂的计算，产生输出。
神经网络是目前最主流、最强大的模型架构。它模仿人脑神经元网络，由大量相互连接的“神经元”（数学计算单元）组成层层网络。
算法是指导模型，如何从数据中学习的规则，最核心的是学习算法。算法会告诉模型“如何根据当前输出的错误，反过来调整你内部的参数，让你下次更准。”
如果把数据比喻成汽车的燃料，那模型就相当于汽车引擎，算法就是汽车的驾驶手册。
AI学习的过程通常称为训练，其数学本质就是优化。
第一步输入一条数据（如一张图片的像素矩阵），让它从模型的输入层开始，一层一层地向前计算，最终在输出层得到一个结果（如“74%的概率是狗”）。
这个过程是大量的加权求和（∑(权重 * 输入) + 偏置）和激活函数（引入非线性，如ReLU）计算的组合。
第二步将模型的预测结果，与真实答案，标签进行比较，通过一个损失函数计算出“差距”或“错误”有多大。例如交叉熵损失。AI学习的目标就是让这个“损失”值最小化。
第三步是学习的核心步骤。算法将计算出的损失，和误差从输出层开始，反向传播回网络的每一层。这个过程精确地计算出每个参数的权重和偏置，对最终误差应负多少“责任”。
第四步使用优化算法，最着名的是梯度下降，来调整所有参数。梯度指明了“如何微调参数，才能使损失下降得最快”。优化器就按照这个方向，以一个小步长学习率来更新所有参数。
新权重 = 旧权重 - 学习率 * 梯度。
第五步对训练数据集中的大量样本，重复以上步骤，成千上万甚至上百万次。每一次迭代，模型参数都被微调一点点，整个模型的预测，就变得更加准确一点。最终，损失被降到最低，AI模型就“学会”了。
简单来说，AI运算就是一个通过数据和算力，自动寻找最优数学函数的过程。
如此海量的矩阵运算，当然需要强大的算力支持。
AI算力服务器用得最多的就是GpU。
GpU是AI计算的基石，它拥有成千上万个核心，极其擅长并行处理海量的简单计算。例如矩阵乘法，速度要比cpU快了好几个数量级。
可以说没有GpU带来的算力革命，就没有现代AI人工智能的大爆发。
而李易实验室里的这台生物计算机，又和GpU的工作原理，和应用领域截然不同。
生物计算机的工作原理是，基于生物分子的相互作用，和反应进行计算，具有高度并行性和自适应性。
生物计算机适用于生物信息学、药物研发、基因测序等需要高效处理，生物数据的领域。
GpU则是采用并行处理架构，拥有大量计算核心，能够同时执行多个任务，适合处理大规模数据。
GpU被广泛应用于图形渲染、深度学习、科学模拟、数据分析等领域，处理需要大量并行计算的任务。