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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。
