的任務所需要的時間。

這些運算的數值被設定的非常大，第一次測試執行中，完成這些運算任務，耗費了蕭一十個小時。

那十個小時中，蕭一把自己關在L2起居艙的臥室中，一次都沒出門，一句話都沒說，他的處理器被測試的運算佔滿了。

而人工智慧演算法的跑分部分，蕭一就顯得很飄了。

此前在靈神星的門文明遺落飛船的球星控制室中，吳樹採集了球星天幕上的星圖。

蕭一開發的人工智慧跑分，則是從這些星圖中擷取星系，進行影象識別測試。這是一個異常嚴苛的測試，浩瀚星海可不是說著玩的。這個任務就像是在沙漠中分邊沙礫。

跑完一組訓練集的時間和測試集的準確度，都是評判人工智慧演算法的重要指標。

第一次執行中，完成一組訓練集的時間需要8小時，影象識別的準確率達到了百分之六十。蕭一剛想安慰自己這個資料還不錯，結果就意識到，這個正確率也就比扔硬幣稍微高了那麼一點點。

而握力，則是眾多跑分專案中，最容易測量的，甚至小行星帶的低重力環境都對此沒什麼影響。只不過蕭一需要為自己定製握力計就是了，市面上能買到的，一捏就超過了其最大測量值。

對自然人來說，七十千克左右的握力已經使非常厲害的水準了。而蕭一此時的測量值，已經達到了令人驚歎的三百千克。

跑分軟體的設計，重要來到了燒開水的環節。