馬亮微微一怔，隨即露出一絲敬佩之色。他知道，陸軒並非不在乎人才流失，而是早已看透人心。在這個行業裡，隻有真正熱愛技術、願意承擔風險的人，才能走得長遠。
幾天後，服務器集群升級完畢，第一批訓練模型開始運行。然而，問題也隨之而來。
算力不足導致訓練周期遠遠超出預期，模型收斂速度緩慢，甚至出現了幾次數據異常崩潰的情況。
“我們現在的硬件配置，根本撐不起這麼大的模型。”工程師李浩皺著眉頭說道，“除非能再增加至少兩倍的gpu資源。”
“錢不是問題。”趙宇在一旁插話，“問題是時間。”
“我們可以優化模型結構。”張濤提出建議，“比如引入輕量級網絡架構，或者使用知識蒸餾的方式，用小模型去擬合大模型的輸出。”
“這些方法我都想過。”李浩歎氣，“但問題是，我們沒有足夠的實驗樣本，也沒有現成的數據集可以調用。”
會議室陷入短暫沉默。
陸軒站起身，走到白板前，寫下幾個關鍵詞：數據、模型、算力、效率。
“我們要做的，不是複製彆人的路。”他轉過身，目光堅定，“而是找到屬於我們自己的突破口。”
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他頓了頓，繼續說道：“數據方麵，我們可以結合現有的業務場景，構建專屬的數據集；模型方麵，可以嘗試混合架構，兼顧性能與效率；至於算力——”他看向孫明，“能不能協調一部分閒置資源過來？”
孫明思索片刻，點頭：“可以試試，但需要壓縮部分非核心項目的預算。”
“那就壓縮。”陸軒毫不猶豫。
接下來的幾天，整個實驗室進入了高強度運作狀態。胡軍偶爾路過時，聽到工程師們低聲抱怨：
“這玩意兒太複雜了，我們根本沒經驗。”
“是啊，以前都是做基礎運維，現在突然要搞ai，感覺像趕鴨子上架。”
“彆說了，乾就完了。”
儘管有質疑，也有壓力，但更多的人選擇了堅持。因為他們看到，陸軒每天都會親自到場，參與討論，聽取意見，甚至親自調試代碼。
有一次深夜，林娜偶然走進實驗室，發現陸軒正坐在角落的一台電腦前，手指飛快地敲擊鍵盤，屏幕上不斷跳出新的命令行。
她沒有打擾，隻是靜靜地站在一旁。
直到一段程序運行結束，陸軒才抬頭看見她。
“你怎麼還沒回去？”他問。
“我在等你。”林娜輕聲回答，“你每天都這麼晚走嗎？”
陸軒笑了笑：“不累的時候，我就多待一會兒。”
“你不擔心失敗嗎？”她忍不住問。
陸軒沉默片刻，然後緩緩開口：“怕，當然怕。但更怕的是，我們連試都不敢試。”
他站起身，望向窗外漸亮的天際線。
“這個世界，不會因為你是誰就停下腳步。你要麼追上去，要麼被甩在後麵。”
林娜望著他的背影，忽然明白了什麼。
這一夜，實驗室的燈光徹夜未熄。
而在某個角落，那份署名模糊的舊報告，靜靜地躺在桌上，仿佛在等待某一天被重新翻開。
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