而且像打印机、扫描仪、网络设备等这些硬件，一旦出现兼容性问题，非专业人士也很难解决。
更不用提linux本身提供的大量配置选项和自定义设置了，那更是灾难。
“要不，给它改造一下？”纪弘想到自己记录下的ai融合操作系统架构的灵感：“这会不会小题大做了一些啊？”
“干！”纪弘略一思虑就决定要干，从头搞一个操作系统力有未逮，但是linux内核是开源的，各种发行版，剥离掉图形化界面，其本质其实都一样。
“而且命令行，如果结合ai的语义理解，那不就是对话式命令吗？”纪弘脑筋大开。
对于普通用户来说，linux的确很多，但是，对高手来说，这些问题都是不存在的，再复杂的问题命令行都能解决，再不济还可以直接编写脚本，他们甚至觉得linux小黑窗比windows都要好用。
“如果ai对任意一个普通用户所说的话都能精准理解，迅速编写相应的命令去执行，那不就相当于电脑里住了一个linux高手吗？那一切问题不就迎刃而解了吗？”纪弘思索着这个问题的可能性。
“还真行，linux基本命令、文件系统、进程管理、网络配置等所有这些都是固定的，shell语法跟其他编程语言一样也并无二致，具有特定逻辑和固定规则。
“而且linux社区有各种文档和资料，而且都是非常专业且严谨的，非专业人士一般不会去逛，不会有太多的垃圾数据影响ai的训练质量。
“这些资料的总量也不会很大，毕竟是给人学的，再大的数据量对机器来说那也是小儿科。”
“可行！”纪弘最终得出这样的论断：“其中最难的部分还是语义理解，以及将这种理解精准的翻译成命令行。
“语义理解先期还是借助文心一言的相关接口进行二次类思考微模型改造式训练，也并不困难。”
对于类思考微模型能干什么，经过这几天的研究，纪弘已经了解的非常透彻了。
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纪弘准备了无数的资料，立即开启了相关的训练，预计训练时间七十二个小时。
“趁着这一段时间，要不要再优化一下硬件的调度？