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第54章 门槛
叶秋梢一琢磨就明白了。
70分估计是一个门槛，或者说是第一个门槛。
记得那次【控球】属性点到70之后，他感受到了质一般的飞跃，同时也为他带来了顿悟。
那相应地，想要在新的水准下继续提升，难度和速度同样也会飙升。
这就和打怪升级和玄幻修仙是一个道理，越到后面自然是越难升级，需要的经验也越多。
之前倒是他想当然了。想想也是，要真这么简单，超级巨星也不会这么少了。
理解了这一点后，叶秋便也不再纠结，而是快速地调整了训练计划。
到时只要等另一个属性也到达70，就能验证这一点了。
他目前在和时间赛跑。大敌当前，他需要选择最有性价比的做法，尽可能短的时间内，全方位提升属性。
最好的情况下，大部分属性都先升到70这个门槛。
但这显然不现实。
距离比赛总共还有17天了，减去1天赛前休息，剩下只有16天的时间训练。
他决定用11天来训练《锋卫绝活》，外加5天训练《控卫绝活》。
这是他经过计算后，得出的性价比最高的训练计划。
……
叶秋做了一个转身过人，然后下意识地接背运时。只见奥黛丽不知道什么时候来到了场边，对着他嫣然浅笑。
那明媚动人的模样，让叶秋愣了又愣，背运的动作稍微大了点，结果差点失误……
看着叶秋那手忙脚乱的样子，奥黛丽不禁抿唇一乐。还以为这家伙练球的时候眼里就只有球呢。
叶秋好不容易坚持把动作做完，然后屏气凝神继续训练，同时心里念叨：
色即是空，空即是色。女人都是红粉骷髅，佳人皆为过眼云烟。
“叶秋，跟我走吧。”
奥黛丽那珍珠落盘般的声音柔和地传来，叶秋的身形不由得一滞。
跟你走？走去哪……私奔吗？
叶秋用力地甩了甩脑袋，把这些奇怪的想法抛开，停下来问道：“去哪？”
奥黛丽不由有些没好气地道：“你忘记了吗，你的朋友卡尔今天过来，估计马上就到。”
“格雷西的导师订了一家法国餐厅，他们应该已经出发了。咱们也走吧。”
叶秋闻言一愣，随后一拍脑袋道：“对呀，今天是周六，怎么把这茬给忘了！走！”
之前奥黛丽和他说过格雷西的导师对大头感兴趣的事，让他看能不能让大头卡尔过来斯坦福一趟。
叶秋自然是乐得如此，能公费报销和好兄弟聚一聚，而且说不定对卡尔是件好事。
当叶秋和卡尔打电话说这事时，卡尔刚开始并不感冒。
直到他听叶秋说对方是人工智能方面的顶级专家后，这大头眼睛不禁一亮。
卡尔对稀奇古怪的玩意特别着迷，早就想做个人工智能仿真娃娃玩玩。
他自己也试过构建神经网络尝试训练模型，但模型的训练需要大量的算力；那实际上就等同于大量的资金。
没办法，涉及到钱他也只好放弃。这次听到有个现成的专家约自己，那对方的实验室八成有这条件。
70分估计是一个门槛，或者说是第一个门槛。
记得那次【控球】属性点到70之后，他感受到了质一般的飞跃，同时也为他带来了顿悟。
那相应地，想要在新的水准下继续提升，难度和速度同样也会飙升。
这就和打怪升级和玄幻修仙是一个道理，越到后面自然是越难升级，需要的经验也越多。
之前倒是他想当然了。想想也是，要真这么简单，超级巨星也不会这么少了。
理解了这一点后，叶秋便也不再纠结，而是快速地调整了训练计划。
到时只要等另一个属性也到达70，就能验证这一点了。
他目前在和时间赛跑。大敌当前，他需要选择最有性价比的做法，尽可能短的时间内，全方位提升属性。
最好的情况下，大部分属性都先升到70这个门槛。
但这显然不现实。
距离比赛总共还有17天了，减去1天赛前休息，剩下只有16天的时间训练。
他决定用11天来训练《锋卫绝活》，外加5天训练《控卫绝活》。
这是他经过计算后，得出的性价比最高的训练计划。
……
叶秋做了一个转身过人，然后下意识地接背运时。只见奥黛丽不知道什么时候来到了场边，对着他嫣然浅笑。
那明媚动人的模样，让叶秋愣了又愣，背运的动作稍微大了点，结果差点失误……
看着叶秋那手忙脚乱的样子，奥黛丽不禁抿唇一乐。还以为这家伙练球的时候眼里就只有球呢。
叶秋好不容易坚持把动作做完，然后屏气凝神继续训练，同时心里念叨：
色即是空，空即是色。女人都是红粉骷髅，佳人皆为过眼云烟。
“叶秋，跟我走吧。”
奥黛丽那珍珠落盘般的声音柔和地传来，叶秋的身形不由得一滞。
跟你走？走去哪……私奔吗？
叶秋用力地甩了甩脑袋，把这些奇怪的想法抛开，停下来问道：“去哪？”
奥黛丽不由有些没好气地道：“你忘记了吗，你的朋友卡尔今天过来，估计马上就到。”
“格雷西的导师订了一家法国餐厅，他们应该已经出发了。咱们也走吧。”
叶秋闻言一愣，随后一拍脑袋道：“对呀，今天是周六，怎么把这茬给忘了！走！”
之前奥黛丽和他说过格雷西的导师对大头感兴趣的事，让他看能不能让大头卡尔过来斯坦福一趟。
叶秋自然是乐得如此，能公费报销和好兄弟聚一聚，而且说不定对卡尔是件好事。
当叶秋和卡尔打电话说这事时，卡尔刚开始并不感冒。
直到他听叶秋说对方是人工智能方面的顶级专家后，这大头眼睛不禁一亮。
卡尔对稀奇古怪的玩意特别着迷，早就想做个人工智能仿真娃娃玩玩。
他自己也试过构建神经网络尝试训练模型，但模型的训练需要大量的算力；那实际上就等同于大量的资金。
没办法，涉及到钱他也只好放弃。这次听到有个现成的专家约自己，那对方的实验室八成有这条件。