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这些偏差都是因为数字人与现实人的细微差别导致的，数字人模拟现实人毕竟无法做到1oo%的完全模拟，它只是拥有近似于现实人的心理模型和决策模型，很难与现实人完全一致。√

正是这种微笑的差异导致了偏差的产生，比如1号车司机的现实人，他在这个度上，习惯于的比较舒适的跟车距离就是6米左右，这一点数字人很难通过心理模型精确的模拟出来。

这种偏差虽然很微小，但是这种偏差会不断的放大，比如因为这种偏差，本来应该处于1号车左侧的菲亚特跑到蓝鸟前面去了。这时候如果一辆工程车出现侧翻，本来应该压在1号车身上，结果因为菲亚特的乱入，最后倒霉的变成了蓝鸟。

这就是蝴蝶效应，微小的差异最终会通过一系列的变化逐渐放大，最终形成与现实世界完全不同的结果，数字世界的展与现实世界分道扬镳，最终衍生出一个与现实世界差异巨大的陌生世界。

对于莫回来说，这种情况是必须要避免的，他建立这个数字世界，就是为了更好的模拟和预测现实世界，现在明显数字世界还不够成熟，必须进行更进一步的微调。

想要微调很简单，就是让数字世界不停的模拟现实世界，今天模拟布什威克大街，明天模拟富兰克林大街，后天再模拟西部大道，诸如此类的，通过不断的局部模拟，不断的现问题，不断现数字世界与现实世界的微小差异。

比如1号车司机，现这个差异了，那就通过天网分析和捕捉他的驾驶习惯，然后将这个架势习惯输入到数字人的心理模型中，这样在驾驶习惯上，数字人就能与现实人高相似了。

类似的事情可以不断进行，小局部的频繁模拟，不断现问题不断解决问题，不断寻找类似于驾驶习惯这种数字人和现实人的偏差点，然后调整和解决它。

这本来是一个浩繁而庞大的工作，毕竟一个人的行为习惯是方方面面的，并且它甚至会随着个人经历和心情不断变化的，这会让这个工作变成一个令人望而生畏的级大麻烦。

好在有极本，计算力呈几何级数增长对它毫无压力，只要程序运行流畅，它就可以不断的自助运行，自主现和修正这些差异点。

极本的强计算力这时候体现的淋漓尽致，它可以同时开始上万个局部场景的模拟和比对，并且同一个局部场景可以开数十个副本，将所有可能性全部穷尽。

这种恐怖的计算力消耗对级本来说完全是小菜一碟，不论在反应度上还是在运算质量上，都没有生任何降低。

现实世界的时间流是恒定的，但是数字世界的时间是可以随意控制的，天网有大量的历史监控数据，数字世界可以很轻易的模拟历史，并且可以一直不停的追踪同一条因果链的展变化，这个时间段甚至可以长达一年以上。

对历史监控记录的模拟和上溯让数字世界可以精确的模拟和比较很多长链因果，从中现大量的决策偏差点。