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陆轩点点头:“让他们走也好,留下来的,才是真心想干这行的。”
马亮微微一怔,随即露出一丝敬佩之色。他知道,陆轩并非不在乎人才流失,而是早已看透人心。在这个行业里,只有真正热爱技术、愿意承担风险的人,才能走得长远。
几天后,服务器集群升级完毕,第一批训练模型开始运行。然而,问题也随之而来。
算力不足导致训练周期远远超出预期,模型收敛速度缓慢,甚至出现了几次数据异常崩溃的情况。
“我们现在的硬件配置,根本撑不起这么大的模型。”工程师李浩皱着眉头说道,“除非能再增加至少两倍的GPU资源。”
“钱不是问题。”赵宇在一旁插话,“问题是时间。”
“我们可以优化模型结构。”张涛提出建议,“比如引入轻量级网络架构,或者使用知识蒸馏的方式,用小模型去拟合大模型的输出。”
“这些方法我都想过。”李浩叹气,“但问题是,我们没有足够的实验样本,也没有现成的数据集可以调用。”
会议室陷入短暂沉默。
陆轩站起身,走到白板前,写下几个关键词:数据、模型、算力、效率。
“我们要做的,不是复制别人的路。”他转过身,目光坚定,“而是找到属于我们自己的突破口。”
他顿了顿,继续说道:“数据方面,我们可以结合现有的业务场景,构建专属的数据集;模型方面,可以尝试混合架构,兼顾性能与效率;至于算力——”他看向孙明,“能不能协调一部分闲置资源过来?”
孙明思索片刻,点头:“可以试试,但需要压缩部分非核心项目的预算。”
“那就压缩。”陆轩毫不犹豫。
接下来的几天,整个实验室进入了高强度运作状态。胡军偶尔路过时,听到工程师们低声抱怨:
“这玩意儿太复杂了,我们根本没经验。”
“是啊,以前都是做基础运维,现在突然要搞AI,感觉像赶鸭子上架。”
“别说了,干就完了。”
尽管有质疑,也有压力,但更多的人选择了坚持。因为他们看到,陆轩每天都会亲自到场,参与讨论,听取意见,甚至亲自调试代码。
有一次深夜,林娜偶然走进实验室,发现陆轩正坐在角落的一台电脑前,手指飞快地敲击键盘,屏幕上不断跳出新的命令行。
她没有打扰,只是静静地站在一旁。
直到一段程序运行结束,陆轩才抬头看见她。
“你怎么还没回去?”他问。
“我在等你。”林娜轻声回答,“你每天都这么晚走吗?”
陆轩笑了笑:“不累的时候,我就多待一会儿。”
“你不担心失败吗?”她忍不住问。
陆轩沉默片刻,然后缓缓开口:“怕,当然怕。但更怕的是,我们连试都不敢试。”
他站起身,望向窗外渐亮的天际线。
“这个世界,不会因为你是谁就停下脚步。你要么追上去,要么被甩在后面。”
林娜望着他的背影,忽然明白了什么。
这一夜,实验室的灯光彻夜未熄。
而在某个角落,那份署名模糊的旧报告,静静地躺在桌上,仿佛在等待某一天被重新翻开。