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办公室的窗帘没拉,芝加哥的夜色像浓稠的墨水一样贴在玻璃上。
布兰登已经在沙发上睡得不省人事,呼噜声打得很有节奏,甚至盖过了服务器机箱那单调的嗡嗡声。
林允宁坐在工学椅上,手里并没有像往常那样敲击键盘如飞。
相反,他盯着屏幕上的代码,手指偶尔才动一下,像是个正在落子的棋手。
摆在他面前的,是宋胤乾教授发来的两千多条失败的实验数据。
传统的机器学习是“填鸭式”
的,给多少数据吃多少,然后试图拟合出一条完美的曲线。
但在材料科学的荒原上,两千条数据太少了,就像是在太平洋里撒了一把鱼食,根本喂不饱深度学习那张贪婪的大嘴。
“不能硬算。”
林允宁喝了一口已经凉透的咖啡,喃喃自语。
他删掉了之前写的神经网络架构,转而调用了一个更古典,也更精巧的数学工具??高斯过程回归GaussianProcessRegression。
他不需要AI告诉他“哪个配方最好”
,因为在数据如此稀疏的情况下,AI也是在瞎蒙。
他需要AI告诉他“哪个配方最值得一试”
。
林允宁编写了一个名为“预期提升”
ExpectedImprovement的采集函数。
这个函数是个贪婪的炼金术士。
它不仅仅盯着那些已经表现出高硬度的配方区域开发利用,更盯着那些数据空白,不确定性极高的未知领域探索。
它在权衡。
是去确定的金矿里挖那点剩下的渣子,还是去未知的荒野里赌一个大金矿?
键盘声终于密集起来。
凌晨四点。
随着最后一行代码敲定,林允宁按下了运行键。
屏幕上并没有弹出什么酷炫的进度条,只是光标开始在一个黑色的窗口里闪烁。
后台的服务器开始吞噬那两千次失败的教训。
每一次失败,都成了排除错误路径的路标;每一次断裂的合金,都成了通往坚不可摧的阶梯。
“去做个好梦吧。”
林允宁合上电脑,揉了揉酸胀的脖子。
这个程序会在云端服务器跑上几个小时,等到中午,这位炼金术士就会交出它的答卷。
上午十点,林允宁是被一阵急促的电话铃声吵醒的。
他迷迷糊糊地从办公桌上抬起头,脸上还印着键盘的印子。
电话是玛利亚打来的。
“宁!你得来一趟物理系,马上!”
玛利亚的声音听起来很焦躁,背景里是稀释制冷机特有的脉冲声,“黑洞实验卡住了。”
林允宁用冷水抹了把脸,随手抓起一件外套,冲出了办公室。
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