晨曦初露,实验室的空气里多了一丝焦灼的紧张感。发布页LtXsfB点¢○㎡昨夜的讨论虽已结束,但每个
心中都压着一块巨石——新模型的训练进展缓慢,每次运行都要耗费整整三天的时间,严重拖慢整体进度。
“再这么下去不行。”赵宇站在服务器机房门
,眉
紧锁,“我们得想办法提高效率。”
“我已经跟IT部门打了招呼,调两台高
能服务器过来。”黄杰一边擦汗一边说道,“但最多只能撑两周,后续还要看资金
况。”
“两周足够。”陆轩走进机房,声音沉稳有力,“我们调整训练策略,采用分阶段小样本预训练+增量学习方式,降低资源消耗。”
“可是这样会影响模型
度……”一名工程师迟疑道。
“
度可以通过迭代优化。发^.^新^.^地^.^址 wWwLtXSFb…℃〇M”李承泽打断他,“关键是先把基础跑起来,否则永远卡在这里。”
众
点
,立刻投
新一
部署。张涛带着几名技术
员重新编写脚本,优化代码结构;林娜则协助整理数据集,剔除冗余信息;而陆轩则全程监督,确保每一个环节都
准无误。
时间一分一秒过去,服务器的指示灯终于亮起,程序开始运行。所有
屏息凝神,等待第一次结果出炉。
三个小时后,屏幕上跳出一行数字:准确率92.7%。
“成功了!”张涛猛地拍桌,眼中燃起久违的光芒。
“这只是第一步。”李承泽冷静地提醒,“接下来才是关键——如何在复杂环境下保持稳定表现。”
测试任务随即展开。图像识别系统的测试集庞大无比,
工标注效率极低,导致测试无法按时完成。
“不能再等了。”林娜焦急地看着进度条,“我们必须加快速度。”
“引
半监督学习机制。”李承泽提议,“利用少量
工标注样本引导自动标注。”
“可行。”陆轩点
,“但还需要
力配合,安排
班制。”
当晚,整个团队分成三组,
流进行关键样本校对。灯光下,每个
的脸上都写满了疲惫,但眼神中透出的执着,却是前所未有的坚定。
凌晨三点,第一组测试结果出炉——准确率再次提升至94.3%,且识别速度提升了近三倍。
“我们做到了。”张涛长舒一
气,嘴角扬起一抹笑意。
汇报会当天,会议室座无虚席。管理层成员神
各异,有
质疑,有
观望,更多
则是带着审视的目光看向陆轩。
“我知道大家有疑问。”陆轩站起身,目光扫过全场,“但我要说的是,这不是一场赌博,而是一次战略布局。”
随后,李承泽现场演示新模型的表现。实时视频流中,AI系统快速锁定可疑
员,并做出
准识别。画面切换间,误差率几乎为零。
“这就是我们想要的结果。”陆轩语气坚定,“所以我决定,追加预算,全力推进科研成果转化。”
会场上一片寂静,片刻后,掌声响起。
而在角落里,一张误识别的图片被悄悄保存下来。模糊的背景中,隐约可见一个戴眼镜男子的身影——正是马亮曾提供的
报
物。
伏笔悄然埋下,而此刻,没
注意到那个细微的异常。
实验室内,灯光依旧明亮,仿佛永远不会熄灭。