第296章 我们关于算法上的小冲突（2/2）

比如，‘AI启明’的动态权重算法作为核心诊断引擎，

但张宇你能不能针对这个算法的关键步骤进行优化？

比如引入更高效的并行计算框架，

或者对一些非核心的特征权重计算进行适当的近似处理？”

林寻我和张宇都沉默了。

花瑶的话点醒了我们，我们陷入了各自的思考。

我林寻调出“AI启明”的算法细节，

开始重新审视其中哪些环节是计算密集型但对最终结果影响权重不高的。

张宇则打开了他的代码编辑器，手指在键盘上无意识地敲击着，

脑海中飞速闪过各种优化方案——

分布式计算、模型剪枝、量化压缩……

“‘AI启明’，”

我林寻在心中默念，

“评估张宇提出的‘分阶段特征融合’与我方‘动态权重融合’在精度与效率上的具体差异，

并分析‘动态权重融合’算法中各模块的计算复杂度占比，

找出可优化的冗余部分。”

“正在分析……动态权重融合算法精度优势显着，

但计算瓶颈主要集中在‘跨模态特征相似度矩阵实时构建’模块，

占总计算量的62%。

该模块存在一定优化空间，可采用‘预训练基础相似度矩阵+实时微调’的方式，

预计可将计算量降低40%，精度损失控制在2%以内。”

我林寻眼睛一亮，立刻将“AI启明”的分析结果告诉了张宇。

张宇听完，也来了精神：

“‘预训练基础矩阵+实时微调’？

这个思路可行！

我可以尝试用迁移学习的方法，先在大规模通用影像数据集上预训练一个基础的特征相似度度量模型，

然后再用我们的医学数据进行微调，这样就能大大减少实时计算的压力！

同时，我再对模型进行针对性的并行化改造，利用GPU集群的算力，

争取把单个病例的分析时间压缩到3分钟以内！”

我林寻看着张宇重新燃起斗志的样子，也缓和了语气：

“好，那就按这个思路来。

‘AI启明’会全力配合你的优化工作，提供算法细节和数据支持。

精度损失2%，我们后续再通过扩大训练数据集和优化微调策略，

看能不能弥补回来。”

张宇咧嘴一笑，拍了拍林寻我的肩膀：

“这就对了嘛！搞技术的，就是要互相妥协，啊不，是互相启发！”

我林寻也无奈地笑了笑，之前的紧张气氛烟消云散。

花瑶看着重新协作起来的两人，欣慰地笑了。

团队的成长，不仅在于攻克技术难关，

更在于学会如何在不同意见中找到最优解，共同前进。

这场小小的“算法之争”，

最终以建设性的方式得到了解决，

也让他们的模型在理论高度和工程实践之间，找到了一个宝贵的平衡点。

优化工作重新启动，

这一次，我林寻的算法构想与张宇的工程实现开始真正意义上的深度融合。