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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。
