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林烨那番“算法硬抗硬件”的狂言,像一颗投入深水的炸弹,在星火科技内部掀起了巨大的波澜。最初的震惊和质疑过后,取而代之的是一种被逼到绝境后破釜沉舟的狂热。

公司内部迅速进入了一种“战时状态”。

最大的那间会议室被彻底清空,白板被推了进来,服务器被直接接入,大量的廉价传感器样品和开发板堆满了角落。这里成为了临时的“算法攻坚作战室”。林烨亲自坐镇,周伟担任副手,核心算法团队的十余名精英被全部抽调进来,与外界进行了物理隔离。

窗户被遮光帘严实实地挡住,分不清白天黑夜。空气中弥漫着浓烈的咖啡因、汗水以及电子设备散热混合的奇特气味。桌子上散落着能量棒包装纸和空掉的矿泉水瓶。

攻坚,从一开始就陷入了难以想象的泥潭。

硬件团队以最快速度采购回来的七八种廉价传感器,其输出信号质量比预想的还要糟糕。噪声大、基线漂移严重、容易受到环境电磁干扰、不同批次间还存在显着差异……原始的波形数据在示波器上看起来就像是一团乱麻,与之前msa-1102那清晰稳定的信号相比,简直是天壤之别。

第一个星期,团队尝试了所有经典的信号处理手段——各种高阶的巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、自适应滤波算法……效果微乎其微。噪声和有效信号在频域上严重重叠,传统的滤波方式要么滤不干净,要么连同有效信号一起削弱,导致最终识别率惨不忍睹。

“不行!信噪比太低了!经典方法的前提是噪声和信号可分离,这根本就是一锅粥!”一个年轻的算法工程师崩溃地抓着自己的头发,将写满公式的草稿纸揉成一团。

沮丧的情绪开始蔓延。现实的残酷远超理论的乐观。

林烨沉默地看着屏幕上那糟糕的数据,没有责备任何人。他知道,常规路径已经走到尽头。

“全部推倒重来。”他的声音因为连续熬夜而沙哑,但眼神却亮得吓人,“我们陷入思维定式了。别再想着‘过滤’噪声,想着如何‘理解’噪声,然后‘重建’信号。”

他再次将自己沉浸入【超维记忆库】的深处,忍受着剧烈的精神刺痛,搜寻着更前沿、更颠覆性的工具。这一次,他指向了一个方向——深度学习与生成式模型在信号处理领域的极端应用。

这个想法在当时看来近乎天方夜谭。将主要用于图像和语音处理的深度学习,应用于高频率、低延迟要求的生物电信号实时处理?计算资源如何保障?模型如何做到轻量化?实时性如何满足?

质疑声更大了。

但林烨力排众议。“‘玄武-0.1’验证芯片给了我们底层的访问权限,我们可以实现极致的硬件协同优化。算力不够,就优化模型结构,压缩参数量,用精度换速度!我们要的不是一个通用的模型,而是一个专门为这几款廉价传感器‘量身定制’的、极度特化的‘信号清洗工’!”

方向确定,地狱般的试错开始了。

作战室的白板上写满了各种神经网络的架构图:cnn、rnn、自编码器、gan……甚至还有一些看起来极其古怪的、融合了传统信号处理先验知识的混合模型。

海量的、由廉价传感器采集来的、标注好的噪声数据被输入模型进行训练。每一次训练都需要数小时甚至更久,而每一次满怀期待的验证,结果却往往是更诡异的失败。模型要么过度拟合,把噪声也当成了特征;要么过于平滑,丢失了所有细节;要么计算量爆炸,根本无法在“玄武-0.1”上实时运行。

失败。失败。还是失败。

作战室里的人肉眼可见地消瘦下去,眼窝深陷,胡子拉碴。有人因为连续调试一个bug超过四十个小时而差点晕倒。吴坤几次送饭进来,都被里面凝重的气氛和浓重的烟味(尽管公司禁烟,但压力之下有人偷偷破戒)呛得退出来。

“烨子,要不……咱们还是想办法去搞msa-1102吧?我去找陈薇,让龙腾出面想想办法?”吴坤看着林烨布满血丝的眼睛,忍不住劝道。

林烨只是摇摇头,目光死死盯着屏幕上又一次训练失败的损失函数曲线,声音低沉却坚定:“回头路,只会更难走。必须啃下来。”

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