第296章 我们关于算法上的小冲突（1/2）

项目步入正轨的喜悦并没有持续太久，新的挑战很快就浮出水面，

这一次，来自团队内部的技术碰撞。

张宇在优化“AI医生”底层架构以适配“AI启明”生成的多模态特征模型时，

遇到了棘手的技术难题。

他发现我林寻通过“AI启明”提出的一种全新的特征融合算法，

虽然在理论推演上展现出了极高的关联性，

但在实际工程化部署和算力优化时，却遇到了巨大的障碍。

“寻哥，你这个‘动态权重自适应融合算法’思路是牛逼，”

张宇揉着布满血丝的眼睛，语气带着几分疲惫和争执，

“但问题是，它的计算复杂度是现有主流算法的五倍不止！

我们实验室的服务器根本扛不住这么大规模的实时运算，

就算是离线处理，一个完整病例的分析时间也要拖到十几分钟，

这在临床上根本不实用！”

我林寻眉头紧锁，指着屏幕上的算法流程图反驳道：

“张宇，我知道复杂度高，但‘AI启明’的推演结果显示，

这种算法能将不同模态影像的特征权重根据病例个体差异进行动态调整，

诊断准确率预计能提升至少15%！

这15%意味着什么？

意味着更多早期患者能被及时发现！

我们不能为了追求速度而牺牲精度！”

“我不是要牺牲精度！”

张宇的声音也提高了几分，

“我是说我们需要找到一个平衡点！

你这算法就像一辆超级跑车，性能炸裂，

但油耗和对路况的要求也高得离谱。

我们现在的‘跑道’和‘燃料’根本支撑不起！

我建议采用‘分阶段特征融合’策略，

先对各模态数据进行初步降维和特征筛选，再进行融合，

这样能大幅降低计算量，同时精度损失可以控制在3%以内，

完全在可接受范围！”

“3%？”

我林寻摇头，语气坚定，

“在早期肿瘤诊断领域，1%的精度差异都可能意味着成百上千的生命！

‘AI启明’的分析指出，

‘分阶段融合’会丢失很多潜在的、弱关联但关键的交叉模态特征，

这正是我们区别于传统模型的核心优势！”

我们两人各执一词，争执不下。

花瑶坐在一旁，看着争论渐趋激烈的两人，轻轻敲了敲桌子，

试图缓和气氛：

“林寻，张宇，你们都冷静一下。

我们的目标是一致的，都是为了让这个模型既精准又高效。

林寻，张宇提出的算力问题确实是现实瓶颈，我们不能只停留在理论层面。

张宇，林寻坚持的高精度也是我们研究的初衷，不能轻易妥协。”

她顿了顿，看向屏幕，指着其中一个关键节点说：

“或许，我们可以找到一种折中的方案？

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