第70章 张宇修正模型与参加国际医学评选。（1/2）

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。

“收到，启动高级模拟推演。

‘启明-Ⅱ型’架构加载中…测试数据集导入中…推演开始…”

屏幕上，数据流如同瀑布般刷新，新旧两个模型的各项指标实时跳动、对比。

起初，新架构因为还在适应和学习，

表现并不稳定，甚至在某些常规数据上不如旧版“启明”。

“别急，这很正常，”

林寻沉声道，

“让它跑满所有测试场景，特别是那些‘脏数据’和极端案例。”

随着推演的深入，张宇设计的“动态自适应中枢”开始展现出强大的威力。

在面对含有错误、噪声或极端分布的数据时，“启明-Ⅱ型”的表现越来越出色，

它能自动识别数据的“可疑”之处，并调整策略，

有效过滤干扰，提取关键特征。

“哇！在模拟数据录入错误的场景下，‘Ⅱ型’的准确率比原版高出了15%！”

张宇激动地喊道。

“在罕见病特征集上，召回率提升了近20%！”

花瑶也惊喜地发现。

“而且，整体推理速度并没有下降，反而因为策略优化，

平均处理时间缩短了8%！”

林寻看着最终汇总的推演报告，眼中充满了赞赏。

经过AI启明数千次的智能模拟推演和张宇根据推演结果进行的反复调优，新架构的性能得到了充分验证和稳定。

当我们将优化后的“启明-Ⅱ型”架构正式部署，

并使用真实的、经过清洗的临床数据进行测试时，效果令人震惊。

“准确率提升3.2%，

早期微小病灶检出率提升7.8%，

对数据噪声的容忍度提升23%！”

花瑶念着最新的评估报告，声音都有些颤抖，

“这…这太完美了！比之前的版本强大太多了！”

林寻看着屏幕上“AI启明”流畅运行的新界面，

感受着它处理数据时更加迅捷和稳定的响应，

嘴角露出了欣慰的笑容。

他想起了不久前仁心医院的质疑，那时候的焦虑和压力仿佛还在昨天。

“现在回想起来，”

林寻轻声道，

“权威医院的那次质疑，或许真的是一个‘意外的提醒’。”

花瑶和张宇也深有同感。

“是啊，如果不是那次风波，

我们可能还不会如此深入地反思模型的鲁棒性问题。”

花瑶感慨道。

“塞翁失马，焉知非福。”

张宇笑着说，

“那些质疑，反而像一块磨刀石，把‘启明’打磨得更加锋利了！”

林寻点点头，眼神坚定：

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