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林静深感激地看了老王一眼。然而,不等她开口感谢,一个略显尖锐的声音就响了起来,正是那个软测组的胡俊。他身体往后一靠,掀起眼皮斜睨着林静深,皮笑肉不笑地开口质问:“小林啊,你这个方案,听起来很好,但是750毫秒?还要适应各种复杂情况?是不是有点,不切实际了啊,你这指标定得这么高,是拍脑袋想出来的,还是真有什么依据啊?别到时候系统没做出来,光剩下一堆无法实现的ppt了,你们说对吧。”这话一出,他身边几个软测组的人纷纷点头附和,显然以他们一贯的宗旨来说,能少做事就不会多惹事,稳妥中庸才不会出错。胡俊的语气带着明显的阴阳怪气,会议室里顿时安静下来,所有人的目光都聚焦在了林静深身上,眼里蕴含的情感各不相同。俞雯交握的手几不可察地握紧了些,但脸上依旧没什么表情,只是静静地看着林静深。林静深感觉一股无名火噌地一下冒了上来,但很快被她强压了下去。她知道,这个时候绝对不能慌,更不能被对方激怒,她深吸一口气,迎上胡俊挑衅的目光,语气平静却异常坚定地开口了:“胡工,谢谢您的提问,这确实是一个很有挑战性的目标,但并非空想。”她的声音不大,却清晰地传遍了会议室的每个角落,“我提出这个方案,是基于以下几点考虑的。”“第一,关于750毫秒的响应速度。”林静深不慌不忙地调出另一份文档投影给众人,上面是一些行业报告的截图和数据,“根据我找的一些材料,目前国内一些领先的情感交互模型,实验室环境下的响应速度已经可以做到接近720毫秒的水平。我们‘灵犀’项目是和领途科技深度合作的,领途在多模态识别模型和高算力芯片方面一直有着深厚的技术积累和优势。我们有理由相信,借助领途的技术支持和双方团队的共同努力,将响应速度优化到750毫秒以内,是完全有可能实现的,这并非天方夜谭。”“第二,关于模型的鲁棒性和泛化适应性。”提到这一点,林静深的脑海里清晰地浮现出“beerubrel1018”那条长长的、逻辑严谨的回复,那些专业术语和思路仿佛就刻在她的脑子里。“您担心的复杂环境下的稳定性问题,确实是情感计算领域的一大难点。但我们并非没有解决思路。”她的语速不快,但每一个字都掷地有声:“为了提升模型在复杂情况下的表现,可以引入几种先进的训练策略。比如对比学习可以帮助模型更好地学习区分不同情感状态下的细微特征差异,提升特征提取的有效性;引入对抗性训练则可以显著增强模型对于噪声、干扰以及恶意攻击的抵抗能力,让模型在‘逆境’中也能保持稳定。另外,王哥他们这几天也在加紧构建专门针对车载场景的知识图谱和情感词典,为模型提供更丰富的上下文信息和领域知识,帮助它更准确地理解特定场景下的用户意图和情绪。”林静深一口气说完了这些,甚至还用上了几个在场许多人都略感陌生的专业术语,熟练得好像对算法知识了如指掌。她看到胡俊脸上的讥讽慢慢消失,取而代之的是一丝错愕和难以置信,又补了下刀:“这些,胡工肯定比我这个行外人懂,对吧?”说完这句,林静深也不出声了,只是毫不遮拦地直直盯着胡俊,脸上却带着人畜无害的微笑,仿佛真的在征求意见。软测组那边原本附和着窃窃私语的声音也停了下来,几个人面面相觑,显然没想到这个看起来年纪轻轻的女项目经理,居然能说出这么一番有理有据、技术含量十足的话来。会议室里安静了几秒钟,随后,数据中台的一位负责人率先点头,出面缓和气氛:“静深考虑得很周全,技术路径也比较清晰。虽然挑战很大,但方向是值得尝试的,我们这边也会全力配合算法和软测。”合规部的人也纷纷附和,表示对这个方案的信心,这下会议室里,泾渭分明的分成两派,而软测组显然成了被架在火上烤的那群人。胡俊张了张嘴,似乎还想说什么,但看着林静深坦然而自信的目光,以及周围同事们隐隐的赞同之色,最终还是把话咽了回去,只是脸色不太好看地重新靠回椅背上,不再作声,秉承着团队合作精神,他已经没有立场再反对林静深的方案。林静深暗暗松了一口气,后背不知何时已经渗出了一层薄汗,幸好,自己这一关算是有惊无险地通过了。她下意识地瞥了一眼俞雯,正对上俞雯投来的目光,那目光里带着毫不掩饰的赞赏和一丝欣慰的笑意。
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