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不能小看这项技术。毕竟调参也是个技术活,模块化设计的基础正是对不同任务参数需求的精确理解和适配。

比如优化反应动力学的主模型参数,也可以为优化天体轨道模型提供服务,这就需要根据实际情况去做动态调整。

当然,前期平台的能力肯定不如他带人跟着数据那么出众,但不要紧,平台核心就是算法跟数据驱动的。

只要高质量数据样本不断增加,再加上合作者反馈优化迭代,平台的能力肯定是能以指数级增长的。

而且现在机器学习框架已经发展的特别成熟,再加上乔喻没打算接科研范围外的数据,所以机器学习模型的复杂度也很低。

不像是那些所谓AI大模型,过于强调场景的通用性跟复杂性,搞的花里胡哨的,却连数据的有效清洗都做不到。

这种专用的平台学习能力搭建就简单的多……好吧,也只能说是相对简单。

起码乔喻为了敲代码,已经也差不多有一个多月没能睡上一个完整的好觉了。

但没办法,平台核心代码乔喻还真不放心交给别人。毕竟每一个逻辑节点,都直接决定了平台底层计算的稳定性。

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