之后温良便开始在g站上物色适合的开发项目。
他还记得一些优质的项目，但首先要找到的就是那两个项目。
其中一个叫做《npl》。
没错，就这三个字母，哪怕是内行看了都只会觉得意义不明。
点进去看也没有介绍，就贴了一堆乱七八糟的代码，仿佛在对浏览者贴脸开大声明：“懂得自然能懂，不懂的就别浪费时间了。”
项目的创建者叫做‘rose’，而星标（收藏人数）则是可怜的零。
最后更新时间停留在十年前，也就是2015年，显然是项目发布者本人也已经抛弃这个项目了。
但可以说就是这个被遗弃的项目，彻底改变了温良的人生。
其实npl是一段英文的缩写，全称是neuro prograg lguistic，意思是神经程序语言。
没错，这居然是一种全新的程序语言的开发项目！
前世的温良第一次看到这个项目的时候惊为天人，很难想象居然十年前就有人想到了如此超前的方案。
其实没人对这个项目感兴趣也是理所当然的，因为十年前的ai技术还没有迎来爆发式的发展。
现在的大语言ai模型，其内核原理是深度学习和算法优化，可以概括为通过统计规律和海量数据进行模式识别和预测生成。
然后ai算法的开发一般都是用python作为主流实现语言，比如chatgpt的transforr神经网络，就是用python语言开发的。
因为python语法简洁、易读，适合快速原型开发和实验，尤其在处理自然语言处理任务时效率极高。
而npl其实就是用来取代python语言的，专门用于开发ai算法的新型程序语言。
用npl开发的ai算法就能做到超高速的自我迭代。
说实话，做这个项目就是费力不讨好，因为就算做出来了也未必会有人用。
毕竟程序员们都已经习惯了主流程序语言，让他们再去学习新的程序语言，那肯定是不乐意的。
前世的温良偶然看到这个项目的时候，虽然觉得这个想法是很好，但是也觉得想要完善并普及可能不太现实。
要知道，这可是一门新的程序语言，没人用的话就等于白搞了。
就象是超冷门的小语种，如果没几个人说的话，这个语种自然而然就会消亡。
但后来因为温良偶然认识了另外一个人，所以才改变了想法。
这就是温良要找的第二个项目。
《关于人工智能在虚拟vtuber上的应用》
这个项目就容易理解多了。
收藏的星标也多了不少，有500多，不过参与项目开发的人并不多，开发日志也是断断续续的。
其实关于ai虚拟主播，在近些年已经涌现了不少，有的甚至成为了现象级的虚拟主播。
温良前世的创业好伙伴对虚拟vtuber喜欢到了狂热的程度。
不过他似乎因为有过曾经被喜欢的虚拟主播背叛的经历，所以转变成了另一种极端群体。
即认为虚拟vtuber根本就不需要中之人，其本体只存在于网络上就足够了。
这就是他发布这个项目的理由。
此人便是自称二次元领域大神，超级技术宅，永远的纯爱战士的高新志。
前世的温良是在别的项目里认识他的，后来随着交流越来越多，彼此之间越来越熟络，再加之趣味相投就成为了网络上的好友。
再到后来仔细聊过后，温良才知道，原来高新志也是科大的毕业生。
温良现在是大二生，那么现在的高新志应该是刚好在读大四。
他毕业后没有象温良一样进大企业当社畜，而是直接毕业即失业，变成了家里蹲键盘侠，每天不是在网上冲浪就是在和网友们激情对喷。
不过因为他本人的编程技术不错，所以倒是也能在网上接到外包项目，以此来赚取房租和生活费。
也正是他给温良引荐了不少外包项目，可以说是温良在这个领域的领路人。
温良打心底尊敬高新志，都叫他高前辈……就算他其实是个变态萝妈控也一样。
因为温良尊敬他的理由并不只是因为他教了自己很多东西，或者是给自己推荐了赚钱的外包项目。
其真正理由在于，他点醒了温良。
前世的温良在苏茜死后就过得浑浑噩噩的。
那段时间，他仿佛活在一场无法醒来的恶梦当中。
这是他人生中第二次失去至亲至爱之人了，受到的打击过于沉重，是真的一蹶不振了。
原本温良连想死的念头都有了，但是苏茜的父母一直在开导他，然后温良也想到苏茜的父母明明也因为丧女之痛而感到十分悲伤，自己还要被他们安慰……实在是太不象话了。
于是温良便放弃了自杀的念头，想着起码也该报答苏茜父母收养自己的恩情，所以才接受了大公司的offer，选择去上班赚钱。
但是彼时的温良其实还没能真正地振作起来，活得仍旧象一具行尸走肉。
期间他虽然认识了前妻，但那个时候的温良还没有想要和她结婚的想法，只是因为看到她一边工作一边带孩子蛮辛苦的，就想着帮帮忙而已。
然后也正是在这段时间，温良和高新志聊到了有关女友去世的事情。
高新志并没有安慰温良，而是低情商地来了一句‘既然你这么思念你已故的女友，那就试着在网络里复活她呗。’
接着他就把自己正在开发的项目推荐给了温良。
也就是上面那个开发ai虚拟主播的项目。
可能高新志自己都没有想到这句话带给温良的冲击力有多大。
在网络上，复活，死去的女友。
是啊，为什么不试试看呢？
温良灵光一闪，想起来的正是之前偶然看到过的npl这个专用于开发ai的程序语言。
可以做到的……用npl就能做到！
npl的优越性就在于超高速的数据生成与迭代。
如果将其继续完善的话……那么实时接收人类的脑波电信号并将其数据化也并非不可能！
温良想到的是，如果用npl来开发ai的话，也许就能做到让ai读取自己的脑波信号，进而让ai通过自己的记忆来进行学习迭代。
制造出真正能够‘读取并理解人类想法的人工智能’。
简言之就是，让自己记忆中的苏茜，成为网络里的ai！
这就是后来的温良开发了一辈子的项目。
人工智能‘小夕同学’。