他不仅在实时地收集着她们吃饭过程中
各项信息，而且大脑还在飞速回忆着她们过往习惯，然后进行总结和比对。
向坤忍不住想，如果他对
个人足够地
解，对他背景、经历、习惯、性格等都非常熟悉，是不是经过反复地尝试，可以近乎完全地预知到这个人行为，甚至大部分想法？并且这个预知过程，本身也是个高效率解这个人过程，反过帮助继续增强预知成功率。
呃，这不就是个很常见AI机器学习方法
？
通过各种样本和数据，进行不断地运算，然后得出个可以
那盘干锅兔肉口味是针对杨真儿口味略微加重，而唐宝娜口味偏淡，加上之前吃下菜，这块干锅兔肉入口后，她肯定会想要喝饮料。
她杯中饮料还有三分之，而从之前接触来看，唐宝娜有个习惯，在杯中饮料所剩不多时候，大概率会先把杯子倒到7分满再喝，除非瓶子里已经没有饮料。
从她吃下干锅兔肉，就抬眼向饮料瓶方向看来行为，也可以确定向坤判断并没有错。
接下来她眼中惊奇和微愣表情原因，自然就很好推测。
向坤在脑海里飞速复盘下刚刚自己判断过程，又将视线投向正在吃饭三女身上，他忽然意识到，自己可以有很大成功率预测出她们三人在夹完筷子菜后，下次出筷时会夹哪样菜。
而且吃下点食物，反倒能定程度上减轻胃中难受。
所以开始吃饭后，他也能面色无常地夹些菜吃。
向坤注意力自然不在自己做菜上，对于他来说，道菜做怎样，目标食客感受，其实才是最重要。就好像对于开发者而言，你把代码写再优美、速度优化得再快，用户觉得不好用，那就是失败。
不过对今天这桌菜，他信心还是很足，毕竟是已经经过上次她们吃菜时表现，有针对性进行调整。
事实也确实如此，连最在乎身材，比较刻意控制食量唐宝娜，都吃得有些不顾形象起来。
于是他立刻开始默默尝试：
成功率最高是杨真儿，五次预测全中。
其次是夏离冰和唐宝娜，都是五中四。
然后他甚至开始尝试预测她们夹完次菜后，到下次夹菜之间，会隔多长时间。
这次准确率下降很多，但依然十分接近。
看到她夹起块干锅兔肉，向坤便伸手拿过瓶装饮料给她杯子加满。
干锅兔肉入口后，唐宝娜正准备伸手拿饮料过来倒，视线才刚望过去，手还没抬起来，向坤已经拿起饮料瓶打开盖子，替她把杯子满上。
她不由得微愣下，时间竟有种向坤知她在想什感觉，不过也没多说什，拿起杯子喝口，继续吃饭——实在是很好吃！
而向坤看到她那微愣表情后，脑中也瞬间猜到她想法，然后他自己也愣下神。
为什会在唐宝娜夹起干锅兔肉时候，就知道她要倒饮料？
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