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这些很容易被机器所理解的知识叫狭义知识，也被称为专家知识。
尽管现在主要训练模型已经是谋求算法甚至是数据本身了。
但狭义知识是相当有市场的。
反正从此前和伊芙·卡莉的交流来看。
都2014了，硅谷现在开发点什么机器学习仍旧是要动不动跟哈佛、牛津之类高校合作。
这些人之所以仰仗哈佛、牛津除了是指望这些高校进行下数据标注之外。
主要应该就是指望着这些高校在狭义知识方面的加持了。
这些人这么做也容易理解。
毕竟最早涉及到自然语言处理方面的模型数据的时候人们是用狭义知识进行训练的，而不是依靠数据和算法。
甚至林灰印象中，即便是前世，在互联网迅速崛起之前，人们唯一训练自然语言处理方面模型只能是用狭义知识。
而林灰手中就拥有相当多的狭义知识，且水平什么的应该比现在西方世界所用的不知道高到哪里去了。
从硅谷为了获取狭义知识每年砸几千万美元的架势来看。
林灰手中的一些狭义知识如果能够拿来变现的话要比利用标注数据变现还方便。
但这仅仅是理论上容易变现。
林灰没有绝对的话语权以及随之而来的权威性。
林灰怎么去向潜在的受众去说其所拥有的狭义知识资料要比现在硅谷所用的普遍材料更高明呢？
其实潜在的买家林灰倒是清楚的很。
要知道就算是在往后几年对大量的狭义知识感兴趣并且又不差钱的买家其实也不是特别多。
林灰估计这个时空下可能对大规模狭义知识库感兴趣的买家无外乎是Mrosoft、Google之类的超级巨头。
不过纵然是知道这些潜在买家，林灰也不可能去主动找对方啊。
那样的话岂不是成为了兜售么？
买家的思维逻辑是：
兜售等同于缺乏权威。
而买家凭什么要为缺乏权威性的内容买单呢？