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第70章 张宇修正模型与参加国际医学评选（第1页）

仁心医院的风波平息，不仅还了“AI启明”一个清白，更让林寻团队赢得了尊重和合作的机会。

我并未因此满足，

我在核查数据和过程中，敏锐地意识到模型对于极端异常数值和噪音的鲁棒性，

虽然起名ai的设计中有所考虑，但这似乎还有提升空间。

“这次是数据录入错误，下次呢？

如果遇到更复杂、

更隐蔽的数据干扰，或者是一些罕见病例的极端数据分布，

‘启明’能否依然保持稳定和精准？”

林寻在团队复盘会议上提出了这个问题。

花瑶点头赞同：

“确实，医学数据千变万化，我们不能满足于‘够用’，要追求‘极致’。”

就在这时，一直沉默不语、手指在键盘上飞快敲击的张宇突然抬起头，眼睛里闪烁着兴奋的光芒：

“寻哥，花瑶姐，我有个想法！”

张宇将自己的笔记本电脑推到两人中间，屏幕上是一个全新的模型架构草图。

“我们之前的模型，虽然也是深度学习，但各模块之间的信息交互和反馈机制还不够‘智能’。

我在想，能不能引入一个动态自适应的中间层，

就像给‘启明’加一个更强大的‘大脑中枢’，

让它能根据输入数据的特征，

实时调整内部参数权重和特征提取策略？”

林寻和花瑶看着草图，陷入了沉思。

这个想法很大胆，相当于对“AI启明”进行一次不小的“换心手术”。

“理论上可行，但风险也不小，”

林寻沉吟道，

“新架构的稳定性、收敛性，以及如何与现有模块无缝对接，都是问题。”

“所以，我们需要验证！”

张宇兴奋地一拍桌子，

“‘启明’不是有智能模拟推演功能吗？我们可以利用它来进行虚拟测试！

我们不用直接修改主模型，先搭建一个影子架构，

然后用‘启明’模拟海量的、各种极端情况下的数据集——

包括这次发现的数据录入错误类型，甚至是我们能想到的各种数据攻击和噪声干扰——

让新旧两个架构在虚拟环境里进行对抗和对比测试！”

这个提议让林寻眼前一亮。

这正是自己特种兵生涯中“沙盘推演”的数字化体现！

“好主意！‘启明’的模拟推演功能，

之前主要用于预测病情发展，

这次正好用来验证我们的新架构！”

说干就干。张宇负责新架构的代码实现和影子系统的搭建，

林寻则凭借他对各类数据特征的深刻理解和速记能力，

指导AI启明生成多样化的测试数据集，包括各种边缘病例、罕见病特征、以及模拟的数据错误和攻击。

花瑶则负责制定详细的评估指标，确保测试结果的客观性。

“AI启明，启动高级模拟推演模块，

加载新架构原型‘启明-Ⅱ型’，导入测试数据集A至F组，开始对比验证。

重点监控准确率、召回率、F1值、以及在极端数据下的鲁棒性指标。”

林寻下达指令。

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