“洛世界”与机械学习

建立由数字孪生平台“阿撒托斯”系统构架的“洛世界”后，世界由义体人到完全机械生命体的进程稳步推进开来，下面介绍下“洛世界”与机械学习的原理概览。

机械学习由三部分构架组成，AI模型首先在“尤格索托斯”系统中进行初步训练，然后进入“阿撒托斯”数字孪生系统（“洛世界”是其中之一）中进行强化学习及测试，最终进入“莎布·尼古拉斯”素体制造产线中植入素体进行实际运行，实际运行产生的问题再经由“莎布·尼古拉斯”布设的感知调控序列捕捉再反馈回“尤格索托斯”系统，对AI模型进行新一轮迭代。

同时，在“阿撒托斯”数字孪生系统中“奈亚拉托提普”子系统负责对各个孪生世界（世界泡）中的各个AI实体的行为进行监控和捕捉，获得置信区间的AI实例提交输出，经“阿撒托斯”主服务器验证通过后外传实装素体。

但是实际操作中发现，数字孪生世界中（以“洛世界”为例）由AI教育的AI经过数次迭代后，行为逻辑会出现巨大偏移，输出结果甚至会落在置信区间外，所以必须由人工（即“缸中脑”）进行矫正，所以“洛世界”中“缸中脑”的角色是必须的，且数字孪生世界中的AI个体会更倾向于与“缸中脑”的角色进行互动，来完善自身的模型完成度。