神豪系统觉醒,我成人生赢家

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第526章 技术瓶颈,团队攻坚

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陈砚舟走出星耀金融中心B座,阳光斜照在玻璃幕墙上,反射出刺眼的光斑。他抬手挡了一下,脚步没停,保温杯在左手轻轻晃了晃,杯盖拧得死紧,没再喝一口。刚才那场洽谈像一场慢火炖煮的考试,答得不错,但锅底下还烧着柴。

他知道,投资人嘴上说“下周再来一趟”,心里已经把项目挂上了秤——称的是技术能不能立住。而真正压秤砣的,不是PPT上的模型图,是实验室里跑不跑得通的代码和数据。

他拐进科技园侧门,穿过连廊,直奔研发楼三层。双肩包拉链还开着一半,笔记本一角露在外面,红笔帽朝外,蓝笔笔尖朝内,跟刚从会议室出来时一模一样。他没整理,也不急着装好,像是故意留个口子,让刚才那股劲儿别散得太快。

推开门时,博士正揉着太阳穴,手指按在眉心,力道大得几乎要陷进去。面前的显示屏上满是报错提示,红色字符密密麻麻,像被泼了一屏的墨汁。工程师坐在旁边,键盘敲得噼啪响,每按一下都带着点赌气的意味,仿佛多敲几次,系统就能突然开窍。

“又卡住了?”陈砚舟把包放在角落的桌上,声音不高,也没带情绪,就像问“今天吃饭了吗”那样平常。

博士抬头看了他一眼,苦笑:“陈总,我们试了七种融合路径,基因编辑的数据结构太复杂,AI模型根本啃不动。不是精度不够,是它压根不知道该学什么。”

工程师停下敲击,甩了下手腕:“代码每次运行到第42层神经网络就崩,报错信息全是乱码。我怀疑不是程序问题,是逻辑断层——两边语言都不通,硬凑就像让狗和猫谈恋爱。”

陈砚舟没笑,也没皱眉。他走到白板前,上面画着一个复杂的双向箭头图,写着“基因→AI训练流”“AI输出→编辑反馈”。线条密得像蜘蛛网,看得人眼晕。

他盯着看了几秒,转身从包里抽出笔记本。封面边角磨得发白,纸张翻得起了毛边。他翻到中间一页,用指腹摩挲着“战略”两个字——那是他昨天写下的,蓝笔写的,下面还画了道横线,没写完。

屋里很静。空调嗡嗡响,服务器风扇转得飞快,像一群被困住的蜜蜂。

陈砚舟忽然开口:“咱们一直想让AI去理解基因编辑,对吧?”

博士点头:“这是常规路径。先喂数据,再调参,让它慢慢学会预测编辑结果。”

“可它学不会呢?”陈砚舟问,“不是因为笨,是因为我们教错了方式。”

两人同时看向他。

他合上笔记本,走到屏幕前,指着那一堆报错信息:“这些错误,不是代码的问题,是方向错了。我们总想着让AI模仿人类专家的操作逻辑,可专家是怎么学会的?不是背公式,是做实验。每一次剪切、插入、修复,都是试出来的。”

他顿了顿,语气没变,话却落得稳:“所以,我们换个角度——别让AI学基因编辑,让基因编辑来‘教’AI。”

空气停了一瞬。

博士的手指慢慢松开了额头。

工程师盯着屏幕,嘴巴微张。

“你是说……反过来?”博士声音低了些,“不是AI主动学习,而是通过一次次真实的编辑操作,收集反馈,形成训练闭环?”

“对。”陈砚舟点头,“就像老师带学生做实验。学生不需要懂所有理论,只要知道哪一步成功、哪一步失败,长期积累,自然掌握规律。我们现在要建的,不是一个知识库,是一个教学框架。”

工程师猛地站起身,椅子被带得往后一滑,撞上墙。

“我靠!”他一巴掌拍在桌上,“这思路清奇啊!我们一直在给AI灌东西,搞得它消化不良。现在让它边干边学,轻装上阵!”

博士也站了起来,眼神亮了:“而且基因编辑本身就有极强的反馈机制——成功就是成功,失败就是细胞死亡,结果明确,边界清晰。这比任何标注数据都干净!”

两人对视一眼,几乎是同时喊出来:“就像老师教学生,不是填鸭,是引导!”

话音落下,屋里气氛变了。那种沉闷的、被堵住的感觉一下子松了。工程师立刻坐回去,双手悬在键盘上,已经开始重构流程图。博士打开新文档,标题打了四个字:教学范式。

陈砚舟没再多说。他回到桌边,翻开笔记本,蓝笔快速写下三点:① 数据输入方式调整——以单次编辑实验为单位打包输入;② 反馈机制重建——将生物学结果转化为强化信号;③ 验证周期缩短——采用小样本高频迭代。

写完,他合上本子,看了看表:下午四点十七分。

“今晚先休息。”他说,“明天上午九点,我要看到初步重构方案。”

说完,他拎起双肩包,拉链还是没拉满,露出半截笔记本。保温杯拿在手里,杯身已经凉透。

他转身往外走,脚步平稳,肩线平直。

身后,键盘声重新响起,这次节奏清晰,带着股冲劲儿,像雨点砸在铁皮屋顶上。

走廊灯光均匀地洒下来,照在他背包拉链缝隙处,蓝笔笔尖微微反光。

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