第129 章 去沈默的公司上班？（1/2）

奖励函数的设计，不再是他们那种理想化的单一指標。

而是引入了多目標加权，还加了动態调整机制。

探索策略也用了改进版的ucb，既保证了探索效率，又避免了陷入局部最优……

原本困扰他们的核心难点，沈默凭藉一己之力，几乎全都解决了。

而且，可以算得上是创新性的解决。

至少在他经手过的那些大厂项目，是都没有这么构建代码的。

“这……这是怎么想到的？”

宋远忍不住惊嘆道。

旁边几个研发人员听到动静，凑了过来。

“看什么呢？”

“沈总写的框架。”宋远声音发抖，“你们快过来看看！”

几个人围到屏幕前。

一开始还有人面带疑惑，觉得一个花花公子能写出什么好东西。

可看著看著，那些疑惑的表情就凝固了，七嘴八舌地討论起来：

“这奖励函数……靠，我怎么没想到？”

“你看这个探索策略，我之前在论文里看到过类似的，但一直不知道怎么实现……”

“等等，这个跳层设计是什么原理？我没见过这种写法。”

宋远没有回答。他也在思考这个问题。

那个跳层设计，看起来简单，但却內有乾坤。

它既解决了梯度消失，又避免了梯度爆炸；

既保证了信息传递，又控制了计算量。

这需要对深度学习理论有极其深刻的理解，甚至可以说是融会贯通之后才能创造出来的。

“宋总，”旁边一个年轻研发人员小声问：

“这……真的是沈总一下午写出来的？”

宋远沉默了几秒。

“u盘是他刚才给我的。”

他声音艰涩，“上午他来的时候，还没这个。”

这算是变相默认了。

一时间，没人再说话。

他们都记得上午沈默来的时候，自己心里那些轻视和不屑……

这时，研发部的玻璃门再次被推开。

沈默走进来，朝宋远淡淡道：

“刚才有几点忘记说了，关於后续优化的方向，我说几点，你们记一下。”

宋远连忙拿起笔。

“第一，训练数据需要做增强，现有的样本量不够，容易过擬合。”

“第二，模型收敛后，要做剪枝和量化，把推理速度提上来。”

“第三，api接口的设计要考虑扩展性，后续要接入不同业务线。”

他顿了顿，补充道：

“具体的实现细节，框架里都有注释。你们按照这个思路往下做，有问题隨时找我。”

说完，他扯了扯嘴角，转身离开。

这一次，没有人再敢轻视那个背影。

会议室里安静了很久。

宋远慢慢坐回椅子上，盯著屏幕上的代码，久久没有说话。

旁边有人小声问：

“宋总，如果按照这个框架往下做，最终產品能达到什么水平？”

宋远沉默了很久。

他想起自己这些年在海外大厂见过的各种ai產品，想起那些號称行业领先的算法模型。

然后他缓缓开口：

“如果真能做出来……绝对是世界领先。”

“目前市面上，还没有这么完善的自我学习ai模块。”

眾人不约而同地抬头看向重新关上的玻璃门。

心里同时涌起了对沈默个人能力的讚嘆和敬佩。